5つの初級機械学習の仕事

迅速に拡大している機械学習の領域では、統計的な手法とデータ分析を利用して、コンピュータに明示的にプログラムされることなく学習し、予測や判断を行う方法が教えられます。

機械学習のエントリーレベルの専門知識を持つ従業員への需要が高まっており、ビジネスや産業界がその有用性をますます理解しています。以下に、この分野でキャリアをスタートさせる人々に魅力的な機会を提供する、機械学習のエントリーレベルのポジション5つを紹介します。

機械学習エンジニア

• 役割：機械学習エンジニアは、機械学習モデルとシステムを開発、展開、維持します。
• 必要なスキル：強力なプログラミングスキル（Python、Rなど）、機械学習アルゴリズムとフレームワークの知識、データ前処理、モデル評価、展開。
• 学位：コンピュータサイエンス、データサイエンス、または関連分野の学士号以上。
• 求人機会：機械学習エンジニアは、テクノロジー、金融、ヘルスケア、電子商取引などの産業で働くことができます。既存の企業やスタートアップの両方で機会があります。

機械学習エンジニアになるためにはどれくらいの数学が必要ですか？これは最も一般的な質問です。数年前までは、低レベルの数学の詳細を理解することが重要でした。現在でも、数学は研究者としてのキャリアを追求する場合には重要です。…

— Santiago (@svpino) June 26, 2023

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• イーサリアムクラシック（ETC）は上昇傾向を再開し、最終日で13％の上昇を記録しました
• SECのETF打撃後、XRPが下落するものの、回復の兆しが見える

データサイエンティスト

• 役割：データサイエンティストは、複雑なデータセットを分析し、洞察を得て予測モデルを構築します。
• 必要なスキル：プログラミングの熟達（Python、Rなど）、統計分析、データ可視化、機械学習アルゴリズム、データ操作。
• 学位：データサイエンス、コンピュータサイエンス、統計学、または関連分野の学士号以上。
• 求人機会：データサイエンティストは、金融、ヘルスケア、マーケティング、テクノロジーなど、さまざまな産業界で需要があります。スタートアップから大企業まで、データサイエンスの人材を積極的に求めています。

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AIリサーチャー

• 役割：AIリサーチャーは、研究開発を通じて人工知能の分野を進歩させることに焦点を当てています。
• 必要なスキル：機械学習アルゴリズムの高い知識、ディープラーニングのフレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）、プログラミングスキル、データ分析、問題解決能力。
• 学位：コンピュータサイエンス、人工知能、または関連分野の修士号または博士号。
• 求人機会：AIリサーチャーは、学術界や研究機関で働くこともできますし、テクノロジー企業内の研究チームに参加することもできます。公共セクターと私企業の両方でポジションがあります。

機械学習コンサルタント

• 役割：機械学習コンサルタントは、ビジネスに機械学習ソリューションを導入するための専門知識とガイダンスを提供します。
• 必要なスキル：機械学習の概念をしっかりと理解し、データ分析、プロジェクト管理、コミュニケーションスキル、ビジネス要件を技術的なソリューションに翻訳する能力。
• 学位：コンピュータサイエンス、データサイエンス、ビジネスアナリティクス、または関連分野の学士号以上。
• 求人機会：機械学習コンサルタントは、コンサルティング会社、テクノロジー企業、または独立したコンサルタントとして働くことができます。機械学習を導入しようとするさまざまな産業界で機会があります。

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データエンジニア

• 役割：データエンジニアは、大量のデータセットの効率的な保存、処理、検索を確保するためのデータインフラストラクチャの設計と維持を行います。
• 必要なスキル：プログラミングの熟達（Python、SQLなど）、データベースシステム、データパイプライン、クラウドプラットフォーム（AWS、Azure、GCPなど）、データウェアハウス。
• 学位：コンピュータサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、または関連分野の学士号以上。
• 求人機会：データエンジニアは、特にテクノロジー、金融、ヘルスケアなどの産業界で需要が高まっています。大企業からスタートアップまで、大量のデータを処理するためにデータエンジニアリングの専門知識が必要です。

上記で言及されている必要なスキル、学位、求人機会は一般的なガイドラインであり、特定の企業、役割、地域によって異なる場合があります。機械学習のキャリアを追求する際には、具体的な求人要件に合わせてスキルと資格を研究し、調整することをお勧めします。

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