大手・ベンチャーのAI案件で活躍する現役AIエンジニアにAI関連職種を聞いてみました

[@shotadaikohara942]

データ図書館に例えると、こんな感じですかね。 データエンジニア：本棚を作成するしてデータを入れる人 データアーキテクト：図書館秘書 データアナリスト：必要なデータを図書館から企業に提供する人 機械学習エンジニア：大量のデータを機械に読み込ませてまとめ本を作る人 データサイエンティスト：データアナリストと機械学習エンジニアをどっちもできる上司

[@ラフラフ-w5m]

有能

[@サガワフミヤ]

とっても分かりやすい分類でした！ 酒井さんの話し方が安定感あってとっても好きです

[@imanyu_programming]

佐川さん！！！！

[@miyazaki1578]

めちゃめちゃ分かりやすいです。

[@imanyu_programming]

コメントありがとうございます！！ そのようにおっしゃっていただき嬉しいです！

[@ほこたてちゃんねるゆっくり解説]

めちゃくちゃわかりやすい！

[@imanyu_programming]

ありがとうございます！！☺️

[@蒼-i6b]

貴重なお話ありがとうございました！自分はエンジニア側の人間なので機械学習エンジニアを目指すようなルートで勉強していきたいと思います！

[@imanyu_programming]

いいですね🤩

[@岡山の初老爺]

今回ご紹介の5種類どれが面白そうと言う話よりもその職種に就くためのプロセスと言いますかどのような経験と学習歴が必要か又それぞれに有力な資格ではどんな資格が有るか等の説明が最も知りたい内容です。

[@中村智宏]

マテリアルインフォマティクスやプロセスインフォマティクス業務は、AI関連職種のうちどのカテゴリに属するのでしょうか

[@こめだわら-x2v]

エンジニアサイドからビジネスサイドの異動とかは厳しかったりすのでしょうか

[@imanyu_programming]

いえ！厳しくないと思いますよ！！ ただ、ビジネスサイド側のスキルが必要になると思いますが！！

[@こめだわら-x2v]

@@imanyu_programming ありがとうございます

[@野正和馬]

5種のエンジニアに未経験からでも 慣れるのでしょうか？

[@野正和馬]

高卒からとかはどうでしょうか？

[@ぐるんぐるん-o1o]

直ぐには、なれないけどまずは、近い所からやっていくことが大事。いきなり狙うには、そこでやっている同業者に認められる実績がいるよ。そこそこの何かしらの実績があって、初めてチャンスが回ってくるからね。

[@ラフラフ-w5m]

データアナリストはPandasまでで、データサイエンティストはsklearnまで使えるってことですかね？

[@ぐるんぐるん-o1o]

AIのデータアナリストって範囲が狭そうな印象しかないな。。やはり実装面でのスキルではElasticsearchやNoSQLを駆使できるセンスがいるように思う。もやっとしたイメージでは、「こうですよね？」というコンサル的なものに成り下がってしまいがち。統計的側面で説明するにも本質的に実数があってこそだし