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回答4件
普通のエンジニアの仕事とは使う知識やスキル、組織内でのロールもかなり違うので、途中からAIエンジニアやデータサイエンティストになるキャリアパスは普通は用意されていないと思います。むしろ完全なキャリアチェンジにもなってしまう可能性が大きいです。 キャリア的に一番良いのは新卒や第2新卒ぐらいのうちになることじゃないかなと思います。全ての会社とは言いませんが、Kaggleというデータサイエンスのコンペティションで上位に食い込めば若いうちならかなり色々な会社に入れると思います。 ただし、究極的には最新の英語の論文を常に読んだりしていないと付いていけないなかなか厳しい世界なので、一度向いているかどうかを先に確認してみるといいと思います。
まず、大学の学科が数学科、物理学科、または、情報学科でAI関連の学科でないと 難しいかもしれません。 新卒だと企業は殆ど数学関連の学部から採用を行っていると思います。 というのは、基本的に論文を読むためには行列と微分方程式を解いていく必要がある からです。機械学習はまだ発展途上なので、新しい理論が出たら必然的に論文を読んで 理解してインプリメント出来なければなりません。 内容的には講談社の機械学習プロフェッショナルシリーズというのがあるので、この あたりの本を１、２冊読んで理解できるようなら大丈夫だと思います。
いちばんいいのは，そういう部署がある大手会社が良いのではないかと思います。 IBMやNTTなどの，R&D（研究所）で，データサイエンティストの道がある会社が良いかと思います。 もしくは，データ分析ツールを開発している会社ですね。 SAS，Tableau，qlik，Yellow Fin，ウイングアーク1st， ・・・その他かなりの数がありますが。 ただ，数学・統計学・物理などの知識があり， 好きでやりたいという勢いがないとつまずくと思います。 知識お持ちのようでしたら，院にまで行かなくてもいいのではと思いますが…
小さな会社を経営しております。プログラマーです。 そんなキャリアパスなんてたいそうなことは言わなくても、専門性とかKaggleなんて言わなくても、SIerでもWebサイト作成でも企業の中でシステムに関わる仕事をしてるならデータはたくさんあるのですから「やります」と言ってやればいいだけです。世界は広いですので、別に優れた競争相手と戦う必要などありません。 これからデータ分析をしますデータを用意してください1億円のお見積りでお願いします、ということで呼ばれるのを期待するなら、品質の事前保証としての学歴などが必要となるだけです。しかし実績に勝る保証はないので「その仕事やったことがあります。導入事例はこれです。」というほうが、単純に仕事がとれます。 やってみればわかりますけど、そもそもデータサイエンティストが分析可能な状態にもってゆくだけで価値が出てしまって、分析する必要ないのでは・・というほうが、むしろ大きな問題ではないかと思います。
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