セーターの備忘録

大学編入やIT関連の内容を記していく予定です

AIエンジニアと資格の話

技術

スキルセットを整理していて、資格についていろいろ考えてたので整理がてらまとめます。

AI エンジニアとしての業務範囲

今、自分は AI エンジニアとして働いています。仕事の中では、論文実装からプロダクトに関するお客様への説明まで幅広くやっています。この仕事をしていて、主に以下の辺りの知識が必要だと感じています。

  • 情報技術の基礎知識
  • データサイエンティストとしての3要素 (「ビジネス力・データサイエンス力・データエンジニアリング力)
  • クラウドの知識
  • 論文読解力
  • 英語

取った資格と取れば役に立つ気がする資格

上記した知識を得るために、役に立ちそうな資格をピックアップしました。クラウド関連については、自分は GCP を主に使っているので Google の資格を挙げましたが、AWS を使う人ならそっちの同様の資格でいいかもです。

  • G検定 → 現場レベルだとあまり良い評判は聞かず、資格自体もあまり役に立つ気はしないが、取得のために学ぶ範囲はデータサイエンティストの3要素を広く浅く学べるので〇。特にエンジニアの場合著作権とか法律周りに疎いことが多いので、知っとくといいかも。取得済み。

  • データサイエンティスト検定リテラシーレベル → 同上。どっちかだけでもいいかも。取得済み。

  • Python 認定資格 → これブログとかだとよく書かれてるけど、取ってる人に会ったことない。どんな感じなのか教えて偉い人。

  • 基本情報技術者試験 → 基礎が最低限できてることの証明にはなりそう。ただ、自分みたいに CS の修士とか持ってたらそれが証明の代わりになる気がする。上3つの資格と比べるとここより下に書いたのは資格としての価値もそれなりにあるっぽい。

  • 統計検定2級以上 → データサイエンス力に必要な知識を学べる。データ分析する人はしっかりとした統計学の知識を持ってる証明にもなるのであった方がいいと思う。

  • Google Cloud Associate Cloud Engineer → GCP を扱う上で最低限必要な知識が得られる。

  • Google Cloud Professional Data Engineer → GCP 環境で ML をやるならこの辺まで持ってるといいかも？

  • ORACLE MASTER Bronze → 業務であまり SQL 触らない場合、SQL の知識を証明する意味でも最低限 Bronze は持ってたほうがいいかも？

  • TOEIC → 英語は生涯学習

まとめ

データを扱う人に関連する資格について、個人的な考えをまとめました。年明け以降、必要そうな資格・知識でまだ取ってないものを取っていこうかなと思います。