中高年がプログラマーを目指す方法#4

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中高年がプログラマーを目指す方法#4

はい。今回はですね、最近出始めているエンジニアのお職種と目されている人高知能のAIエンジニアと、それからPythonなどを使ったデータサイエンティストについてお話したいと思います。

これらのね、職種は中高年の方々にも関心が高くて、今から人工知能の勉強をして、AIエンジニアを目指したいとか、統計の知識を生かしてデータサイエンティストとしての仕事を目指せますか?なんていう質問をよく受けます。

これをですね、前回お話したこの未経験者からプロへの道のフレームワークに沿って解説していきたいと思います。軽くおさらいすると、未経験者がプロになる道を目指すには、まずアマ領域の業務をやれる場所がないといけないって話でしたよね。

領域の仕事というのは、部分的な手伝いとか、定形作業、それから定形業務のことですね。
ここで業務に慣れるというようなことが可能かどうか、というところを考える必要があります。

結論から言いますと、AIエンジニアもデータサイエンティストも、アマ領域の仕事は非常に少ないと言わざるをえません。

プロ領域の不定形作業や不定形業務、それから全体統括が中心です。
少し考えていただければわかるんですけれども、人工知能のお仕事も、データを集めたりデータを作成したりして機械にですね学習させる。
データを用意する仕事と機械にですねアルゴリズムを作らせる、モデルっていうんですけど、を作らせる仕事が大きく分けてあります。

さらにモデルをですね実際の実務で使って磨いていくなんていう仕事があります。どうですかね?

この全体の作業を未経験者に任せたいっていう方がいるでしょうか、非常に難しいですよね。

しいて言うと、その画像のデータを集めてタグ付けするアノテーションの業務とか、こういった内職めいたを仕事はあるにはあります。
ただそこからステップアップできるかというとなかなか難しいんじゃないでしょうかね。

次にデータサイエンティストですけれども、数学統計学のスキルが必要ですし仮にそれがあったとしても、世の中に膨大にあるビッグデータをさばいて、何らかの傾向を導き出す。切り口をいくつ持っているか、実務の切り口をいくつ持ってるかが重要になる世界です。

実際の膨大なわけのわからない有象無象のデータに触れて、それを切り分けした経験があるかないかっていうのが、このデータサイエンティストの価値になると思うんですね。それができて初めてどういうグラフにするのか、どういうふうに可視化するかっていう話になってきて、クライアントを満足させるような結論を導き出せるかって話になりますので、これもですねやっぱりかなりプロの領域ですよね。

データ分析をお手伝いする仕事があるかっていうと、あんまりないと思います。
なぜならば、これはプロ自身がビッグデータをもうさばいてしまうからですね、さばくためのプログラムをデータサイエンティスト自身がしてしまうからです。

で、さらに駄目押しでお話すると、人工知能エンジニアもデータサイエンティストもですね、もともとエンジニアとして、アプリ開発しているシステム開発をしている、そういうプロのエンジニアがさらに次のキャリアステップとして目指す職種であるというふうに考えられていることが多いです。

もちろんこれからはいきなりAIエンジニアになったりいきなりデータサイエンティストになるって方もいらっしゃるでしょうけれども、現実にはですね、プログラミングができる人、業務レベルのプログラミングができる人がAIエンジニアを目指すデータサイエンティストを目指すというのが今のところ多いというのを知っておいてもいいんではないでしょうか?

この分野も未経験の中高年が目指すのはちょっと難しいよというお話でした。

次回はですね、いよいよですね、中高年が未経験の中高年が目指せる職種をご紹介しますので、お楽しみに!
今日はここまでです。

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