機械学習エンジニアはやめとけと言われる5つの理由や職場を見分ける方法を解説
2024年12月08日 10:27
機械学習エンジニアは、今やIT業界で最も注目されている職業の一つです。ビッグデータの時代において、機械学習を用いてデータを分析し、価値ある情報を抽出することは、企業の競争力を高める上で必要不可欠なものとなっています。そのため、機械学習エンジニアの需要は年々増加しており、多くの人がその職業を目指しています。
しかし、一方で「機械学習エンジニアはやめとけ」と言われることもあります。実際に、機械学習エンジニアとして働いている人々の中にも、「もう少し違う職業を選んだ方が良かった」と後悔している人がいます。では、一体機械学習エンジニアにはどのような難しさがあるのでしょうか。本記事では、機械学習エンジニアを目指すあなたに向けて、機械学習エンジニアがやめとけと言われる理由や、職場を見分ける方法を解説します。
ここでは、機械学習エンジニアがやめとけと言われる理由を5つ挙げていきます。これらの理由を知ることで、機械学習エンジニアに向いているかどうかを判断する材料にしてください。
機械学習エンジニアとして働くには、高度な数学の知識が必要です。線形代数や統計学、確率論など、数学的な考え方を用いてデータを分析し、機械学習モデルを構築する必要があります。そのため、数学が苦手な人にとっては非常にハードルが高い職業と言えるでしょう。
機械学習では、まずデータを収集し、そのデータをもとに機械学習モデルを作成します。しかし、実際のデータは非常に汚れていることが多く、そのままでは機械学習モデルを作成することができません。そのため、データの前処理という作業が必要になります。データの前処理は非常に時間がかかり、複雑な作業になることがあります。
機械学習モデルを作成してから、そのモデルを実際のデータに適用し、結果を得るまでには時間がかかります。特に、データ量が多い場合は計算に非常に時間がかかるため、結果を得るまでに数日から数週間かかることもあります。そのため、即座に結果を得ることができる仕事ではありません。
機械学習モデルを用いてデータを分析し、結果を得ても、その結果をどのように解釈すれば良いかが難しいという問題があります。機械学習モデルは、人間が理解しやすいように設計されているわけではないため、その結果を解釈するのは非常に難しい作業です。
機械学習モデルは、常に変化するデータに対応できるように、定期的に学習する必要があります。つまり、一度作成したモデルが最適な状態になったとしても、その後もモデルの精度を上げるためには、常に学習し続ける必要があります。そのため、機械学習エンジニアは、終わりのない学習の旅を続けることになります。
機械学習エンジニアを目指す上で、職場選びは非常に重要です。ここでは、機械学習エンジニアの職場を見分ける方法を3つ紹介します。
機械学習エンジニアは、大量のデータを扱うことになります。そのため、機械学習エンジニアを募集している企業の求人を見る際には、その企業がどのような量のデータを扱っているかを確認することが重要です。データ量が少ない場合は、機械学習エンジニアとしての業務が少なくなってしまう可能性があります。
機械学習にはさまざまな手法があり、それぞれの手法に向いているデータや問題があります。そのため、機械学習エンジニアを募集している企業がどのような手法を用いているかを確認することは重要です。自分が得意とする手法と一致するかどうかを見極めることが大切です。
前述した通り、データの前処理は非常に重要な作業です。しかし、企業によってはデータの前処理にあまり力を入れていない場合があります。そのような場合、機械学習エンジニアはデータの前処理に時間を費やすことになり、本来の業務に集中することができなくなってしまいます。そのため、データの前処理にも力を入れている企業を選ぶことが重要です。
以上、機械学習エンジニアを目指すあなたに向けて、機械学習エンジニアがやめとけと言われる理由や、職場を見分ける方法を解説しました。機械学習エンジニアは、確かに難しい仕事です。しかし、その分やりがいも大きいものです。機械学習エンジニアになるためには、まずは基礎知識をしっかりと学び、実践的な経験を積むことが重要です。そして、自分に合った職場を見つけることで、より充実したエンジニアライフを送ることができるでしょう。機械学習エンジニアを目指すあなたに、幸運を祈ります。
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