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未経験から機械学習・AIエンジニアとして就職したり、ほかの職業から機械学習・AIエンジニアに転職したりするときには、いろいろなアプローチが可能です。エンジニアの求人サイトを利用したり、知り合いに紹介を頼んだりすれば、思いのほかスムーズに仕事に就けるかもしれません。ただし、どのような方法を取る場合でも、まずは実務をこなせるだけのスキルを身につけることが先決です。ここでは、機械学習・AIエンジニアを未経験から目指すときにおすすめの4通りのアプローチを取り上げて、それぞれのメリットを紹介します。

専門スクールに通う

プログラミングや機械学習の基礎から応用まで学べる

ITの講座を開講している専門スクールは、プログラミングはもちろん、Pythonや機械学習などの専門的な分野の基礎から応用までをひと通り学べるのがメリットです。例えば、AIを専門にしているあるスクールでは、高校の数学から学び直せる講座を用意しています。データサイエンス力やデータエンジニア力、ビジネス力などをバランスよく養うのが、こちらのスクールのカリキュラムです。データの前処理からAIの実装までを自分でできるようになるため、実務で役立つスキルが身につく可能性があります。エンジニアとして働く現役のプロから講義が受けられたり、仕事内容や就職事情について情報が得られたりするのも、専門スクールのメリットと言えます。

【未経験からプログラマ】完全無料であなたの就職をサポート

就職までサポートしてくれることもある

専門スクールは、受講生の就職もサポートしていることが多いです。講座が修了した後に就職課などを通じて企業を紹介してもらえれば、未経験からでも憧れの機械学習・AIエンジニアになれるかもしれません。なかには、就職が決まったときにそれまでの受講料が無料になるスクールもあります。

オンライン講座を利用する

好きな時間に好きな場所で学べる

機械学習やPythonなどを好きな時間に学べるのが、オンライン講座のメリットです。このような講座はインターネットを利用して視聴できることが多く、通信ができる環境があれば勉強する場所も選びません。移動中やちょっとした待ち時間に勉強ができれば、学生や社会人でも無理なく機械学習やPythonなどのスキルが身につけられます。マイペースで学びたい人には、とくにおすすめのアプローチです。

比較的費用が安いことが多い

オンライン講座は、通学制の専門スクールよりもいくぶん受講費用が安く設定されていることが多いです。無料で視聴ができるオンライン講座も多く見られるため、お金を余りかけずに機械学習やAIの知識を習得することが可能になっています。提供されている講座内容を最大限に活用すれば、コストパフォーマンスの高い学習ができることが考えられます。Pythonや機械学習、C言語の入門編などは無料の場合が多く、機械学習・AIエンジニアが自分に向いているかどうかをチェックしたいときにも便利なサービスです。

高校や大学、大学院で機械学習を専攻する

専門分野について体系的に学べる

高校や大学、大学院などは、専門分野を体系的に学べるのがメリットになっています。機械工学や情報学などを専攻すれば、AIの技術で不可欠なデータサイエンスを基礎から学ぶことも不可能ではありません。エンジニアの仕事の基礎になるコンピューターサイエンスについても学習ができると、より深い知識が身につきます。授業やセミナーなどを通じて各界のプロと接する機会が得られることも、このような学校のメリットのひとつです。

時間をかけて知識を養うことができる

学習期間が長く取られている高校や大学、大学院は、専門分野をじっくりと時間をかけながら学べます。その分野に関連があるほかの領域についても幅広く学習できることが多く、実務にとどまらない深い知識が得られるのが魅力です。こういった学習ができると、知識を応用する力も養えるケースが多いです。学んだ内容を自分で考える時間が持てることから、知識が定着しやすいのもメリットと言えます。

実務を通じてスキルを身につける

実践に基づいたスキルが習得できる

サポートデスクなどの仕事をしながら機械学習やAIの知識を身につけるアプローチは、実務に基づいたスキルが養えるのがメリットです。このようなアプローチは、スクールやオンライン講座などで学ぶ場合と違って、実際に自分で仕事をしながら知識を蓄えていくことができます。現場でないとわからない事情やノウハウなどもいち早く習得できるため、未経験でも即戦力として活躍できる素養が身につく可能性があります。

費用がかからない

職場を通じて知識やノウハウを学ぶ場合、受講料などの費用はかかりません。いわば給与をもらいながら勉強ができてしまうところは、仕事の場を利用する大きなメリットと言えるでしょう。社員向けの研修や勉強会といった教育制度をスキルアップに積極的に活用するのも機械学習・AIエンジニアになるのに役立つアプローチです。



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