#動画解説
Youtube動画でも解説しています。
※動画だと1時間かけて説明していますが、5分でわかるようにQiitaにまとめました。
#発表資料
こちらをご覧ください。2020年6月時点の資料です。
#目次
#G検定E資格の概要
- こちらのスライドをご覧ください。日本ディープラーニング協会の試験実施レポートから引用しています。
#5年から10年後のキャリアにおける3つの方向性
- G検定がビジネス領域とビジネス⇄エンジニア領域、E資格がビジネス⇄エンジニア領域とエンジニア領域のキャリアに活かせると考えています。
- ビジネス領域に書いている「市民データ・サイエンス」は、ハイプサイクルを参考にしています。
- 「市民データ・サイエンス」は、データサイエンスの民主化、一般教養化のことを指していると考えられます。
#3つの方向性における人材価値
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ビジネス領域のキャリアは、５年間で人材としての価値は上がると考えられますが、データサイエンスの民主化、一般教養化がある程度進んだ5年〜10年後には、人材としての価値は下がると考えられます。
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ビジネス⇄エンジニア領域のキャリアは、人材としての価値が上がり続けると考えられます。ビジネス上の課題とデータサイエンスやAI・機械学習をつなげ、課題解決を遂行できる企画・デザイン型人材が求められてくるので、エンジニア領域の知識やスキルを持ちながら、ビジネスサイドをうまく巻き込める（逆に、ビジネス領域の知識やスキルを持ちながら、エンジニアサイドをうまく巻き込める）人材は貴重です。
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エンジニア領域のキャリアは、人材としての価値が二極化していくと考えられます。今後、データサイエンスやAI・機械学習の技術がコモディディ化していくため、コードを書けるだけのエンジニアは人材としての価値が下がっていくことが想定されます。一方で、ビジネスサイドの背景や課題を理解し、エンジニア視点で提案して、実装もできるエンジニアは人材としての価値が上がっていくことが想定されます。
#終わりに
- あくまで私の個人的な考え方なので、ご参考までに捉えていただければと思います。
- 読者であるあなたのキャリアが輝かしいものになることを願っています。