「AI人材」としてどのレベルを目指すか
AIのアルゴリズムを理解し研究開発を行う研究人材と、実際にAIを社会実装する人材（AIエンジニア）、日常社会においてAIを活用する一般社会人（シティズデータサイエンティスト）といった3つの層からなるピラミッドで構成されるといわれています。
AIと聞くと難しく感じるかもしれませんが、文系の人でも学ぶ意欲があればAIを実装する人材になることは可能です。需要に対してAI人材が少ない今、AIを学んでおけばすぐに即戦力になることが可能ですし、日々新しくなるテクノロジーの情報をいち早くキャッチアップできれば、その分野のトップを目指すことも可能です。
AIはビジネスパーソンにとって多くのチャンスがある分野です。
では、最初はどこをまず目指していけばいいでしょうか。
シティズンデータサイエンティストをまず目指す
あなたがAIエンジニアになりたい場合、プログラミングやデータ解析の手法をいきなり学んでいくのも手ですが学ぶべきものが多数ありすぎて、プログラミングの素養がまだ少ない人にとってはハードルがかなり高いといえます。高いハードルを設定して乗り越えられず挫折してしまい、勉強してきた時間と費用を無駄にするのは何としても避けたいところです。
そこでおすすめするのが、ステップby ステップで上記ピラミッドの階段を着実に登っていき、
最終的にAIエンジニアまで到達する方法です。
まずは、G検（ジェネラリスト検定）合格をゴールとしてみることをお勧めいたします。
データサイエンティストの役割とは
どの組織においても共通する仕事内容が確立されているわけではないですが、以下のような
業務内容を担うことが多いといわれます。
・大量のデータの収集と、利用しやすいフォーマットへの変換
→扱いやすいデータ形式にデータを加工
・データからパターンや法則を発見し、受注を増やすためのデータ傾向の特定
→パターン認識（機械学習）・統計知識
・ビジネス課題をデータドリブン（データ手動型）の手法を用いて解決
→データ分析・テキスト・アナリティクス
・SAS、R、Pythonを含む幅広いプログラミング言語による開発
→コーディング言語の習得
→MySQLやPostgresなどのデータベース
・分析手法に関する最新動向の把握
→機械学習、ディープラーニング（深層学習）
・IT部門・業務部門とのコミュニケーション
→データ可視化とレポート手法
AI（人工知能）の考え方を学ぶ方法
AIの考え方を学ぶ方法として様々な手法があるのですが、効率的にデータサイエンティストを目指す際にどこまでは独学で対応が可能で、アウトプットに対するレビューやアドバイスなどの伴走者が必要なのかが学習者として気になるところだと思います。
１，書籍を購入して独学で学ぶ
基本的なAIや機械学習、深層学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークなど、AIと総称されるものの基本的な知識がどういうものか、そこで使用される数学・統計的知識としてどんなものが使用されているかは、書籍を読むことである程度知識を深めることが可能です。
独学が向いている人
ーコツコツと目標に対して愚直につき進められる人
ー何から勉強したらいいかある程度分かっている人
ーコーディングの経験があり、自発的にアウトプットを作成でき、エラーの解消などの検証をすることができる
ーディープラーニングで使用される計算手法が理解できる
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２，Udemyでデータサイエンスの考え方を学ぶ
文字ではなく目や耳から講義形式で学びたい場合は、Udemyがおすすめです。
データ分析から統計の開設・Pythonの開発手法まで、Udemyで公開されている講座は
幅広く、学びたい動画を選択して受講することができます。
Udemyでの学習に向いている人
・動画を見ながら、見よう見まねでコーディングを実践・検証できる
・専門家の解説を確認しながら知識を深めたい人
３，スクールに通う
実践的な知識とスキルを効率的に身に着けたいが、独学では不安という方には、スクールに
通うことをおすすめします。各スクールでは、スキル習得のための技術的な開発方法や検証方法を
講師やメンターから具体的にアドバイスをもらうことが可能です。
また、カリキュラムに沿って一定学習をすることができるため、カリキュラムを終了するころには、データ活用人材としての基本的なスキルを身に着けることができるでしょう。
データサイエンティストを目指すのに最適なスクールを1校、ご紹介します。
データミックス
どんなスクールなのか
過度なAIやDXのブームによりスキルばかりが注目されているが、スキルをただ身に
つけるだけではなく、 スキルを用いて社会課題やビジネス課題の解決に必要とされる”思考”、
課題発見力や課題解決力に重きを置いた授業が特徴です。
どんなコースがあるのか
「データサイエンス基礎講座」
文系出身者・プログラミング未経験者 数学が苦手な人でも安心して学べる
ビジネスにおけるAI推進、DX推進、データ活用をリードする知識・スキルを身につける
「データサイエンティスト育成コース本講座」
データサイエンスの専門家(データ分析のプロ)としてのキャリアを目指す人向け
スキルだけではなく、スキルを応用する実践的な思考を身につける
課題発見・課題設定・データ分析・提案・レポーティングといった知識・スキルを統合する
