2019機械学習エンジニアになるには、どうしたらいいのかな?新卒にも年収1000万円をDeNAが提示しているし将来性は高いのかな?機械学習エンジニアになるには、どんなスキルが必要なのかな?こんな疑問に機械学習エンジニアとともに働くIT業界5年の僕が解説していきます。積み重ねは本当に大事っす結論、機械学習エンジニアになるには、数学(統計)とプログラミング能力が必須で、加えてビジネス理解があればなお良しという感じですね。機械学習エンジニアになるには、多くが大学でCS(コンピュータサイエンス専攻)や統計の専攻のため若いころから専門的な学習が必要です。機械学習エンジニア専門のプログラミングスクールもありそういった方法もありますね。機械学習エンジニアになるには、数学(統計)とプログラミングスキルが最低限必要です。加えて、ビジネス理解があればすごくいいという感じ。プログラミングまず最優先は、機械学習エンジニアだけに機械学習に関するプログラミングスキルが必須です。Pythonが主流ですね。Pythonは機械学習系のライブラリーが他のプログラミングよりも豊富です。プログラミングだけができても、実装しているアルゴリズムの中身への理解も必要ですので、数学(統計)も必要になるという感じですね。機械学習エンジニアは数学にも明るい人がほとんどです。ちなみにPythonは、スキルレベルの高い人が習得していたりするので稼ぎやすいプログラミング言語でもあります。案件数だけで言えばRubyの方が多かったりはしますが、とは言え単価の高い案件といえばPythonは全然該当すると思いますね。数学(統計)なので2つ目は数学ですが、ここはデータサイエンティストほどの数学力は求められません。機械学習エンジニアとして実装するアルゴリズムを数学的に理解できている必要はあるものの、データサイエンティストほどの統計モデルをゴリゴリ作れるほどは必要ないとは思います。数学力がないと、アルゴリズム自体がちんぷんかんぷんになりますし、Pythonのプログラミングも理解できないことになるので最低限としては必須ですね。20193つ目は、レベルの高い機械学習エンジニアになるためにという意味では、ビジネス理解もあるにこしたことはないですね。必須ではないのも事実です。理由としては、あくまで要件が決まった段階からHOW(つまりどう実現するか)に注力するのであれば、必要ないですしそれだけでも市場価値が高いのが現状です。ここからはビジネス理解が必要になってきて、ここでスペシャリストになるか管理職になるかが決まるしかし、機械学習の観点から何がビジネスとしてできるか?から企画提案したい場合は、ビジネス理解もあるほうがいいです。その場合はめちゃくちゃレベル高いですし、正直現実的にそんな人はほぼいないですし、分業されているのであまり力を発揮できない可能性もあるので優先度は低いですかね。機械学習エンジニアの将来性は高いそんなハイスキル人材なのが、機械学習エンジニアなのですが将来性は超高いですよ。新卒にも年収1000万円1つは、DeNAが東大院卒の機械学習を学んでいる新卒に年収1000万円を提示しましたよね。新卒でこの年収はすごいです。国際学会で論文をだしたりなど優秀さもすごいので正当な評価だと思います。AIエンジニア新卒年収1000万円とはいえ、この流れはここ最近なのでこれからも流れが継続する可能性もありますし、今後消えていく可能性もあるものの、個人的にはしばらく継続されるかなという印象ですね。いうのもそもそも希少性が高い人材なので、一定の需要があれば市場価値は下がらないのでは?と思っているからです。他にも理由はありますね。孫さん率いるソフトバンクのヘッジファンドもAI関連のベンチャーに投資してますね。以下のニュースを見てみましょう。孫さん的にはAI(機械学習)に相当な期待をしており、ガンガン投資してます。この投資は当然、機械学習エンジニアの採用などに充てられるので、そうなると年収はもっと上がっていく可能性がありますよね。いうマクロトレンドが結構どうなるかも大きい要素です。機械学習エンジニアになるには大学かスクールが有効そんな機械学習エンジニアになるには、どうしたらいいかですが、基本は大学やスクールで専門性を高めるしかないです。独学で機械学習エンジニアになるのは非現実的ですね..。独学は厳しいまず1つ言えるのは、機械学習エンジニアになるうえで独学は厳しい道のりですよ。独学だけでなれた人を見たことも聞いたこともないです。何かしら、大学やスクール、あるいは仕事で学んでいた人がほとんどです。独学だと厳しい理由として、機械学習エンジニアになるに必要な数学って独学で理解できるほど優しくないんですよね。)を講義に出ずに、自力で80点以上取れるレベルじゃないと厳しいと思います。(点数は適当)そしてそんな人はそう多くはないですよね...。僕も独学を試みたことがありますが、すぐ諦めました。僕の知っている範囲内では、多くの機械学習エンジニアはそもそも大学である程度専門性を付けてますね。数学の専攻だったり、CSの専攻だったりがほとんどです。あと、大学院生が多いのも特徴ですかね。データサイエンティストとかだと、計量経済だとか必ずしもコンピュータサイエンス系の専攻ではないのですが、機械学習エンジニアだとコンピュータサイエンス系の専攻が多いように感じます。言うのもやはり、エンジニアなので統計に強いだけじゃダメなんですよね。大学からの積み重ねが大きいDeNAの学生も、6年以上の積み重ねの上での新卒で年収1000万円のオファーなので相当な努力が必要なのも事実です。機械学習エンジニアやデータサイエンティストが年収が高い理由として、アカデミックな知見が直結するからなんですよね。多くの職種でいえることで、医者も医学部の知見が直結しますし、法学部もしかりだと思います。それ以外ってそこまで直結しませんよね。大学4年の積み重ねってあまり関係ないんですよね。機械学習エンジニアは直結するので、長年の積み重ねが影響するってことです。プログラミングスクールの活用もありとはいえ、、、全員が全員、そういった専攻で学んでいないですよね。未経験から機械学習エンジニアを目指すのはハードルが高いと思われがちです。最近は機械学習エンジニア専門のプログラミングスクールもあって、統計からPythonによるプログラミング、実践的な機械学習の活用による演習などを通じて機械学習エンジニアとしての転職ができるまで育ててくれるスクールが最近はできています。あたりが大手で安心ですかね。2019最後に現実として、機械学習エンジニアが市場価値高いのって結局高い専門性なんですよね。僕の周りの機械学習エンジニアとかデータサイエンティストって高確率で、大学院卒な上に博士課程に進学してますよ。おれには絶対出来ない飽くなき探究心の賜物である2束のわらじで単純にすごいですし、結局最先端の知見があるから稼げるわけなので、置いてけぼりにならないようにする努力は就職後も必要なのが機械学習エンジニアです。いえ、機械学習エンジニアになれる人って多分そんなの苦労に感じないと思います。まとめということで機械学習エンジニアになるにはどんなスキルが必要で、どんな方法が有効なのかを解説しました。関心があればチャレンジするのも悪くはないと思いますよ。稼げる職種だと思いますので。その他フリーランスエンジニアの採用担当もやってます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。その他フリーランスエンジニアの採用担当もやってます。weblife-forjob.。