データ×AI 人材キャリア大全 職種・業務別に見る必要なスキルとキャリア設計

データ×AI 領域でのキャリア設計を徹底解説! ビッグデータや人工知能の活用が本格化されつつある現代、データ×AI の領域で活躍できる人材が、様々な業界で求められています。本書は、そんなデータ×AI 人材への就職・転職を目指す方に向けて、職種やプロジェクトごとの具体的な仕事内容、求められるスキルなどを、網羅的に解説した書籍です。本書を読めば、ファーストキャリアを獲得するために取るべきアクション、自分の市場価値を高めてキャリアアップするための戦略がわかります。これからデータ×AI 領域で活躍したい方、どのようなキャリアを描いていけばいいのか知りたい方にお薦めの一冊です。

『データ×AI 人材キャリア大全 職種・業務別に見る必要なスキルとキャリア設計』 (村上 智之 著、翔泳社、2022 年 6 月刊) は、データと AI を扱う領域への就職や転職を目指す人に向けて、職種とプロジェクトごとの具体的な仕事内容と求められるスキルを整理したキャリアの本です。扱う職種はデータサイエンティスト、データエンジニア、機械学習エンジニア、データアナリスト、BI エンジニアの 5 つで、本書の紹介文には、最初の職を得るために取るべき行動と、市場価値を高めてキャリアアップするための戦略が分かると書かれています。

全 3 部 10 章、業界の全体像から 10 年後のキャリア設計まで

本書は 3 部に分かれています。第 1 部「データ×AI 業界の全体像」は、第 1 章「データ×AI による社会の変革」と第 2 章「データ×AI 活用に関する基礎知識」で始まります。第 2 部「データ×AI プロジェクトの全体像と各職種の果たす役割」は、第 3 章「データ×AI プロジェクトの種類と概要」から入り、第 4 章「機械学習システム構築プロジェクト」、第 5 章「データ分析プロジェクト」、第 6 章「データ可視化・BI 構築プロジェクト」と、プロジェクトの種類ごとに章が立っています。第 3 部「データ×AI 人材になるために必要なこと」は、第 7 章「データ×AI 人材になるためのロードマップ」、第 8 章と第 9 章の転職を決めるポートフォリオ (概要編と作成編)、第 10 章「10 年後を見据えたキャリア設計」で締めくくられます。

3 種類のプロジェクトで分かれるデータ職の役割

第 4 章が扱う機械学習システム構築プロジェクトでは、データを集めて整える工程、モデルを学習させて評価する工程、学習済みのモデルを本番で動かし続ける工程が続きます。MLOps は、モデルの再学習や監視を自動化する取り組みです。データ分析のプロジェクトは、事業の問いを分析の問いに置き換え、統計の手法で答えを出して意思決定につなげる データサイエンス の仕事です。可視化と BI のプロジェクトでは、複数の業務システムのデータを データウェアハウス に集め、関係者が見る指標をダッシュボードにします。

第 3 部のロードマップとポートフォリオ

第 3 部は、この領域に入るための行動を扱います。第 7 章のロードマップに続き、第 8 章と第 9 章がポートフォリオに充てられ、概要編と作成編に分かれています。版元が案内する対象は、データ×AI 人材への就職や転職を目指す人と、どのようなキャリアを描けばよいか知りたい人です。

本書は、データサイエンティスト、データエンジニア、機械学習エンジニア、データアナリスト、BI エンジニアの 5 職種を、3 種類のプロジェクトでの役割と、転職のためのロードマップとポートフォリオづくりに結び付けて、全 3 部 10 章に収めています。