機械学習の仕事に学位なしで就く方法

目次

1. はじめに
2. 機械学習の仕事とは？
3. コンピューターサイエンスの学位は必要？
4. 統計学の修士号や博士号は必要？
5. 機械学習の仕事に就くための7つのポイント
   • 5.1 データの探索を学ぶ
   • 5.2 scikit-learnとnumpyのライブラリを学ぶ
   • 5.3 理論を学ぶ
   • 5.4 SQLの基礎を学ぶ
   • 5.5 スタートアップ企業で始める
   • 5.6 メンターを見つける
   • 5.7 自分の個人プロジェクトを作成する
6. まとめ
7. よくある質問と回答

機械学習の学位なしで機械学習の仕事に就く方法

✨ こんにちは、皆さん。今日は、よくいただく「コンピューターサイエンスの学位や統計学の修士号、博士号がなくても機械学習の仕事に就けるのか」という質問にお答えしたいと思います。私自身は、経済学の学位を持った3年制の学士号を持っていた時にデータサイエンスのインターンシップに採用されました。要するに、はい、機械学習の仕事に学位なしで就くことは可能です。このビデオでは、その方法について7つのポイントをお伝えします。さっそく始めましょう！

1. データの探索を学ぶ

データサイエンティストは、約80％の時間をデータの探索やクリーニングに費やします。残りの時間は実際のアルゴリズムに取り組むことができます。なぜなら、データは乱雑であり、外れ値や欠損値が含まれることが多いからです。私が最初に始めた頃、私のメンターは「データの前処理をしっかり学びなさい。それが重要だよ。」とアドバイスしてくれました。また、非常に良いリソースとして、データの前処理について学び始めるための素晴らしい記事を教えてくれました。私はその記事を保存し、以下の説明文にリンクを添付しました。

2. scikit-learnとnumpyのライブラリを学ぶ

scikit-learnとnumpyは、産業界での絶対的な標準です。これらを知らないと、最初の仕事を見つけるのが難しいでしょう。これらのライブラリを使うことで、データをデータフレームに読み込み、操作することができます。また、ベクトルで作業する際にも非常に役立ちます。ニューラルネットワークで画像認識やテキスト処理を行う場合などです。scikit-learnには分類、回帰、クラスタリング、前処理のアルゴリズムが含まれており、これらのアルゴリズムにデータを適合させることができれば、半分成功です。

3. 理論を学ぶ

私自身、プラグアンドプレイのソリューションが大好きです。ライブラリを使って作業することが好きですが、面接では面接官があなたが話していることを理解しているかどうかを知りたがります。例えば、ニューラルネットワークでプロジェクトを作成した場合、面接官がバックプロパゲーションの仕組みについて尋ねた場合、それについて知らないと不運です。すべてを知る必要はありませんが、面接で何かについて話す場合は、そのことについて専門家であることを示しましょう。なぜそれがうまく機能するのかを理解していることを示しましょう。

4. SQLの基礎を学ぶ

データサイエンティストや機械学習エンジニアとして、データベースとのやり取りを行うことがあります。データの取得方法を理解するためには、SQLの基礎を学ぶ必要があります。ただし、基本的なコマンドのみを知っていれば十分です。新しいテーブルの作成や既存のレコードの削除などは、エンジニアが対応してくれるでしょう。あなたが必要とするのは、データの取得方法だけです。W3スクールにアクセスして、SQLチュートリアルの最初のセクションを学習することをおすすめします。

5. スタートアップ企業で始める

私の最初のデータサイエンスのインターンシップは、ロンドンの小さなテックスタートアップで行いました。スタートアップ企業が最良の選択肢なのは2つの理由があります。まず、スタートアップ企業は採用プロセスがより柔軟ですので、魅力的だと思われると採用される可能性が高いです。そして、もっと重要なポイントは、多くの責任を与えられることです。プロジェクトに割り当てられ、期待される成果を提供する必要があります。これが最も学ぶための良い方法です。大企業は遥かに遅く、その程度の責任を獲得するには長い時間がかかります。

6. メンターを見つける

メンターについては非常に重要であり、その力は非常に過小評価されています。私は幸運なことに最初の仕事で最初のメンターに出会いました。彼女は他の人を本当に気にかけ、成長してほしいと願っている人でした。メンターは適切なリソースを教えてくれますし、自分が正しい方向に進んでいることを確認してくれます。メンターはあなたを仕事に推薦することさえあります。では、どうやってメンターを見つけるかというと、実際にはどれほど多くの人が他の人を助けたいと思っているかを驚くほど知っていただけるでしょう。多くの人々が他の人を指導する自由な時間があることは、私たちの本能です。LinkedInが最適な場所ですので、LinkedInで活動的な機械学習の専門家をフォローし、コメント欄でメンターを探していることを明記してみてください。絶対に誰かがあなたにメンターになりたいと連絡してくれるでしょう。

7. 自分の個人プロジェクトを作成する

これは本当に最も重要なポイントです。ただし、私はオープンソースプロジェクトに貢献することを意味していません。自分自身の個人プロジェクトを作成し、それを自分のGitHubアカウントにアップロードすることを意味しています。雇用主はGitHubアカウントを持っていることを期待していることが多いですので、自分のGitHubアカウントにアップロードしたプロジェクトをすべてそこで確認できるようにしましょう。これは彼らがあなたが本当にどれくらい知っているのか、また機械学習にどれくらい関心があるのかを簡単に確認する方法です。ガイダンスが必要な場合は、私のいくつかのビデオに簡単な機械学習のプロジェクトのアイデアがありますので、そこから始めることができます。自身のデータをトグルからダウンロードして、自身のアルゴリズムを使って遊んでみてください。何か自分自身が誇りに思えるものを作成し、あなたが何を成し遂げたかを理解し、面接で見せましょう。コメント欄で、あなたのバックグラウンドと機械学習の中で最も興味を持っている分野を教えてください。このビデオが役に立った場合は、高評価してチャンネル登録をしていただけると嬉しいです。今後もさらにコンテンツ満載のビデオをお届けしますので、お楽しみに！

ハイライト

✅ 機械学習の仕事に学位なしで就くことは可能です！ ✅ データの探索を学ぶことが重要です。 ✅ scikit-learnとnumpyのライブラリを使いましょう。 ✅ 理論を学ぶことがインタビューでの成功につながります。 ✅ SQLの基礎を学ぶ必要があります。 ✅ スタートアップ企業での経験が役立ちます。 ✅ メンターを見つけましょう！ ✅ 自分自身の個人プロジェクトを作成し、GitHubにアップロードしましょう。

よくある質問と回答

Q: 機械学習の仕事に就くためにはどのプログラミング言語が必要ですか？ A: Pythonが一般的に使用されます。Pythonはシンプルで扱いやすい言語であり、データサイエンスのための豊富なライブラリが存在します。

Q: 自分のGitHubアカウントにプロジェクトをアップロードする際に注意すべきことはありますか？ A: プロジェクトのREADMEファイルには、プロジェクトの目的、使用された技術、および他の人がプロジェクトを実行する手順などを記載しましょう。

Q: スタートアップ企業での経験がない場合、どのようにして最初の機会を見つけることができますか？ A: インターンシップやボランティアの機会を探すことができます。また、個人プロジェクトを通じて自身のスキルをアピールすることも有効です。

Q: メンターを見つける際に重要なポイントはありますか？ A: メンターはあなたに合った経験や専門知識を持っていることが重要です。また、コミュニケーションが円滑にできる関係であることも大切です。

Q: 機械学習の学習におすすめの書籍はありますか？ A: 「Python機械学習プログラミング」や「はじめてのディープラーニング」などがおすすめです。また、オンラインのチュートリアルやコースも利用すると良いでしょう。

リソース:

• データの前処理についての素晴らしい記事