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データサイエンティストって遠い存在だと思っていた件

この記事は、データ分析人材のキャリア(データラーニングギルド)アドベントカレンダーの記事になります。
先月からオンラインサロンの「データラーニングギルド」に参加させてもらっており、これからのキャリアについてアウトプットする機会を頂けたので、この記事でデータサイエンティストってたまに耳にするけど、なんか難しそう、、、と感じている方に、私が機械学習の勉強は初めてみて感じたことや、データサイエンティストの方と会話して感じた感想を共有できればと思います。
私のバックボーンを簡単に紹介すると、5年ほどSIerに勤務→今年思い切ってフリーランスエンジニアとして独立→これからのキャリアを模索している人です。

今までの私のデータサイエンティストのイメージ

SIer時代には顧客提案から開発まで色々なボジションを経験させて頂いたのですが、昨今のAIブームの流れからAI関連の相談を顧客から受けることが度々ありました。(私が担当していたインダストリーではAIを使ったチャットボット、FAQ、OCR関係が多かった)
ところが私はAI関係の知見は乏しく、社内にも知見が溜まっていなかったので、「納品物に責任を持てないから提案厳しい」とチームMTGでボツになることが多かったです。ざっくりとAI関連のSIを受託した際に、納品までのフェーズと課題を(勝手に主観で)まとめると
1. 要件定義←実はAIじゃなくてマクロやRPAで十分
2. 顧客からデータ受領←実はデータがない
3. データから学習モデル構築〜チューニング←データサイエンティストの力量次第
4. 顧客が求めるレベルの成果物ができれば納品←結果が出なくて保守を続けて赤字

上記の例では1,2は顧客側の課題(AIに対して黒魔術のように期待感を膨らませている場合が多い。)ですが3,4は社内の課題でした。
この3,4のフェーズの品質を担保するのが私のデータサイエンティストでイメージだったので、まとめると

大量のデータを機械学習にかけて学習モデルをいい感じに最適化できるすごい人

がデータサイエンティストだと思っていました。私はそもそも学習モデルってなに?状態
本当に黒魔術??

機械学習の勉強を初めてみて感じたこと

そんなこんなでデータサイエンティストは遠い存在だと思っていた私ですが、youtube等でデータラーニングギルドを知り、フリーランスになった直後というのも合間って興味本位で参加してみました。データサイエンス初学者から上級者までいろんな方が参加されており、どなたでも気軽に雑談に加われそうな感じです。
そしてタイミングよくUdemyでセールが行われていた【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編 -も試しに購入して機械学習の勉強を始めてみたところ、めちゃめちゃわかりやすく機械学習の基礎が解説されていたので、学習モデルって耳にはするけど、実態はなんもわからん。から、チョットワカルぐらいになれました。(なんだ学習モデルってただの係数の集まりじゃんってぐらいの認識)

ただこの「チョットワカル」だけでだいぶ機械学習やAIに対する認識が変わってくるので、AI関連のニュースとか目にした時の理解度というか解像度が高まった気がします。基礎の部分は微分やら行列やら出てくるものの別に難しいわけではないので、学校で教えてくれたらいいのにーとか思ったりします。
このあたりは各省庁主導で動いている教育系事業も出てきているので少しずつ変わっていきそうですね。

今後について

キャリアの軸足はエンジニアになるのですが、エンジニアリングのみでの課題解決に限界を感じることもあります。そんな時にデータサイエンスや機械学習の知見があれば、顧客への課題解決の幅も質も大きく変わってくるのではないかと感じています。
まずはデータの前処理、Webスクレイピング、データ分析基盤の構築などを業務委託で請け負えるようになることを目標に学習を続け、qiitaにもその過程をアウトプットしていけばと考えています。

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