こんにちは、たにかけです。
- 機械学習/データサイエンティスト等のAI専門家になりたいけど、どんな勉強をすればいいかわからない
- どんな知識があればAIの専門家になれるかわからない
こんな疑問に答えることのできる記事を見つけたので共有します。
元記事はこちら
目次
AIロードマップの概要
AMAI AI EXPERTSというドイツの会社が新入社員をAIエキスパートにするためにAIロードマップを作成しています。
AIの最新トレンドを追うためのものではなく、AIを知る上で必要な知識をチャート化したものになっています。
そのため、これからAIを勉強する人の参考となる資料です。
資料内では以下のように分かれているため、それぞれがなりたいものの必要な知識を確認してみてください。
(それぞれ参考となる勉強方法は今後追加します。)
- 序章(AIロードマップの全体解説)
- 基礎
- データサイエンティストロードマップ
- 機械学習エンジニアロードマップ
- データエンジニアのロードマップ
- ディープラーニングエンジニアのロードマップ
- ビッグデータエンジニアのロードマップ
序章(AIロードマップの全体解説)
AIエンジニアのロードマップの全体像が説明されています。
まずは基礎を学習した上で、データサイエンティスト側に行くのか、データエンジニア側に行くのかが分かれて学習する内容が大きく異なってくるので、どちらになりたいのかは基礎を学習する段階で決めておく必要があります。
基礎
どんな職種になるとしても必要な知識を紹介しています。
AIエンジニアとなるためにはこれらの基本知識を持っていないと話にならないと言っても過言ではありません。
- Basics(基本)
- Python Programming(プログラミング)
- Data Sources(データ)
- Exploratory Data Analysis /Data Munging /Wrangling(データ探索)
Python勉強法のおすすめはこちら
データサイエンティストロードマップ
データサイエンティストになるための必要な知識はこれらです。
- Statistics（統計学）
- Visualization（図示化）
機械学習エンジニアロードマップ
機械学習エンジニアになるためのロードマップはこれらです。
- General（一般知識）
- Methods（方法論）
- Use Cases（ユースケース）
- Tools（ツール）
ディープラーニングエンジニアのロードマップ
ディープラーニングエンジニアになるために必要な知識はこれらです。
- Papers（論文）
- Neural Networks（ニューラルネットワーク）
- Architectures（アーキテクチャ）
- Training（トレーニング）
- Tools（ツール）
- Model optimization(advanced)（モデル最適化）
データエンジニアのロードマップ
データエンジニアになるために必要な知識はこれらです。
- Data(データ関連知識)
ビックデータエンジニアのロードマップ
ビックデータエンジニアになるための必要な知識はこれらです。
- Big Data Architectures（ビックデータアーキテクチャ）
- Principles（方法論）
- Tools(ツール)
まとめ
AIエンジニアになるためのロードマップはあまりないため、海外のサイトでとても参考になりました。これからAIに関して勉強したい人はぜひ参考にしてみてください。
