AIやデータサイエンスの分野が急速に発展し注目を集める中、AIエンジニアとデータサイエンティストという2つの職種が特に脚光を浴びています。

これらの職種の役割の違いについて、わからないという方も多いのではないでしょうか。

そこで、AIやデータサイエンスに興味がある学生さんや転職を考えている方々にとって、自分に合った進路を選択する上で役立つ情報をお届けします。

この記事では、AIエンジニアとデータサイエンティストの違いについて詳しく説明します。

AIエンジニアやデータサイエンティストに興味がある学生さんや社会人の方は、ぜひ参考にしてください。

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いとは

AIエンジニアとデータサイエンティストには、仕事内容や求められるスキルに違いがあります。

ここでは、AIエンジニアとデータサイエンティストの違いについて詳しく解説します。

AIエンジニアの主な仕事内容

AIエンジニアの主な仕事は、AI技術を使ったソフトウェアやシステムを作ることです。

具体的には、機械学習のプログラムの作成やAIのアルゴリズムの改良などを行っており、スマートフォンの顔認識機能やオンラインショップのおすすめ商品を表示するシステムなどを開発しています。

AIエンジニアは、プロジェクトの企画段階から参加することが多く、クライアントの要望を聞いて、AIを使ってどんなことができるか提案する職業です。

また、開発したAIシステムの実装や運用、保守も担当することがあります。さらに、既存のAIモデルを改良したり、新しいAI技術の研究開発に携わることもあります。

AIエンジニアに求められるスキル

AIエンジニアには、プログラミングの知識や技術が欠かせません。特に、PythonやRといった言語がよく使われます。また、機械学習や深層学習についての理解も重要です。

さらに、AIの仕組みを理解するには数学や統計学の知識も必要ですが、これらのスキルは勉強を重ねれば身につけられます。線形代数、確率統計、微分積分などの数学的基礎が特に重要とされています。

AI技術は日々進化しており、常に最新の情報を収集する必要があるため、AIエンジニアには新しいことを学ぶ好奇心や意欲も必要です。加えて、ビジネス課題を理解し、AIを活用して解決策を提案できるコミュニケーション能力も重要となります。

また、AIの倫理的な側面にも注意を払う必要があります。AIの開発や利用に伴う社会的影響を考慮し、公平性や透明性を確保することも、AIエンジニアの重要な責務の一つです。

データサイエンティストの主な仕事内容

データサイエンティストは、企業のビジネス課題を解決し、戦略立案や意思決定を支援するために、データを収集・分析し、価値ある洞察を提供する専門家です。

その主な仕事内容は、データ活用の戦略立案から始まり、データの収集と前処理、分析、結果のレポート作成、そしてビジネス改善案の提案につなげます。

データサイエンティストの役割は、単なるデータ分析だけではなく、ビジネスの課題解決に貢献することです。そのため、データの解釈とビジネスへの応用において深い洞察力が求められます。

また、統計学や機械学習などの専門知識に加え、プログラミングスキルやビジネス理解力も重要です。

この職種は、製造業、小売業、金融業など幅広い業界で需要が高まっており、データを活用した生産性向上やコスト削減、顧客行動の分析などに貢献しています。

現在、多くの企業がデータサイエンティストの採用に積極的ですが、高度なスキルを持つ人材は不足しているため、未経験者を対象としたポテンシャル採用も行われています。

データサイエンティストの仕事は、技術の進歩とともに進化し続けており、AIやビッグデータの発展に伴い、その重要性はさらに高まると言えるでしょう。

この職種は、データを通じてビジネスの課題を解決し、企業の成長に貢献できる、やりがいのある職業として注目されています。

データサイエンティストに求められるスキル

データサイエンティストには、統計学や機械学習の知識、データ分析ツールの使い方を知っていることが求められます。また、ビジネスの知識やコミュニケーション能力も重要です。

なぜなら、分析結果を経営者や他の部署の人に分かりやすく説明する必要があるからです。論理的な思考力も重要で、データから導き出された情報を冷静に分析する能力が求められます。

データサイエンティストは、AIエンジニアと比べてより広い範囲の知識が必要になる場合があります。

これらのスキルはすぐには身につかないため、少しずつ学んでいくことが重要です。

このように、AIエンジニアとデータサイエンティストは、仕事内容や求められるスキルに違いがあります。

キャリアパスを選ぶ際は、自身の興味や適性を考慮することが重要です。

AIエンジニアとデータサイエンティストの共通点

AIエンジニアとデータサイエンティストは、どちらもデータを活用する仕事ですが、共通して必要なスキルや役割があります。

まず、両者ともにプログラミングスキルが必要です。Pythonなどの言語を使ってデータを処理し、分析やモデルの構築を行います。

次に、データベースの知識も共通して求められます。大量のデータを効率的に管理し、必要な情報を抽出するためには、SQLといった主要なデータベース言語の理解が不可欠です。

さらに、数学や統計学の知識も重要です。データのパターンを見つけ出し、予測モデルを作成するためには、線形代数や微分積分などの数学的スキルが必要となります。

また、どちらの職種もデータの分析を通じてビジネス上の価値を生み出すことを目指す職業です。AIエンジニアは機械学習モデルを開発し、データサイエンティストはそのモデルを使ってビジネスの課題を解決します。

このように、AIエンジニアとデータサイエンティストは、データを活用して社会やビジネスに貢献するという共通の目的を持っています。

キャリアパスの選び方

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いを理解した上で、自分に合ったキャリアパスを選ぶことが重要です。

ここでは、キャリアパスの選び方について解説します。

自分に合った道を見つけるためのヒント

自分に合った道を見つけるためには、自分の興味や強みを分析することが重要です。

AIエンジニアは、技術的なスキルが求められるため、プログラミングや数学が得意な人に向いており、機械学習アルゴリズムの実装やAIシステムの設計と開発に興味がある人が適しています。

一方、データサイエンティストは、データ分析やビジネス感覚が求められるため、統計学やビジネスに興味がある人に向いています。データから有意義な洞察を導き出し、ビジネス戦略に活かすことに関心がある人に適した職種と言えるでしょう。

インターンシップや実際の仕事体験も、キャリア選択の助けになります。これらの経験を通じて、実際の業務内容や職場環境を知ることができ、自分の適性をより正確に判断できます。

また、業界のトレンドや将来性も考慮に入れることが重要です。AI技術の進化や市場のニーズの変化に応じて、求められるスキルセットも変わっていく可能性があるため、常に最新の情報をキャッチアップする姿勢が必要となります。

両方のスキルを持つことの利点

AIエンジニアとデータサイエンティスト、両方のスキルを持つことで、キャリアの可能性が大きく広がります。

たとえば、AI技術を用いたデータ分析や、データに基づいたAIモデルの開発など、幅広い分野で活躍できるでしょう。

このような複合スキルを持つ人材は、企業にとって非常に価値が高く、プロジェクトの中核を担う存在となる可能性が高いです。

また、両方のスキルを持つことで、チーム内でのコミュニケーションがスムーズになります。AIエンジニアとデータサイエンティストの橋渡し役として、プロジェクト全体の効率を高めることができます。

さらに、キャリアの選択肢も増えるため、市場の変化や自身の興味の変化に応じて、柔軟にキャリアを変更することも可能です。

ただし、両方のスキルを高いレベルで維持するには継続的な学習と実践が必要であり、時間と労力を要することを認識しておくことも重要です。

AIエンジニア・データサイエンティストを目指すには

ここでは、AIエンジニアやデータサイエンティストを目指す際の学習方法や専門学校に通うことの有効性について詳しく解説します。

効果的な学習方法

AIエンジニアやデータサイエンティストを目指すためには、継続的な学習が重要です。

オンラインコースや書籍、実践的なプロジェクトなどのさまざまな学習の仕方がありますが、自分のペースと学習スタイルに合った方法を選ぶことで、継続的に学習することができます。

学習の流れとしては、基礎的な数学やプログラミングスキルを固めることから始め、徐々に機械学習や深層学習などの高度な内容へ進んでいくことがおすすめです。

また、最新の技術動向をキャッチアップするために、関連する論文を読んだり、業界のコミュニティに参加したりすることも有効です。

学習の過程で挫折を感じることもあるかもしれませんが、コミュニティに参加して仲間と情報交換をしたり、アドバイスを受けたりすることで、モチベーションを維持することができます。

継続的な学習と実践を通じて、着実にスキルアップを図っていきましょう。

専門学校の活用

専門学校を活用することも、AIエンジニアやデータサイエンティストを目指すうえで有効な方法です。

専門学校では、体系的なカリキュラムが組まれており、基礎から応用まで段階的に学ぶことができます。また、実際のデータセットを使用した演習やプロジェクトを通じて、実践的なスキルを習得することができます。

さらに、経験豊富な講師から直接指導を受けることで、疑問点をその場で解消しながら学習を進めることが可能です。

このように、AIの専門学校は、特に初心者や独学に不安がある方でも効率的に知識を習得し、実務に直結するスキルを身につけることができます。

まとめ

AIエンジニアとデータサイエンティストは、データを活用する専門職ですが、その役割と必要なスキルに違いがあります。

両者ともにプログラミングスキルと数学的知識が必要ですが、AIエンジニアはより技術的な側面に、データサイエンティストはビジネス応用に重点を置きます。

AIエンジニアとデータサイエンティストを目指す際には、継続的な学習と実践、専門学校の活用が効果的です。

「東京ITプログラミング&会計専門学校仙台校」は、AIエンジニアとデータサイエンティストのどちらも目指せる「AIビジネスコース」を提供しています。

IT基礎やプログラミングに加えてAIスキルを身につけられるため、キャリア選択の幅を広げることができます。

AI課題にはグループで取り組み、DXプロジェクトの疑似体験を通して実践スキルを養えるため、社会に出て即戦力となる人材となれます。

ぜひこの機会に、本校のオープンキャンパスに参加してみてはいかがでしょうか。

⇒オープンキャンパスの開催概要はこちら

#AIエンジニア
#データサイエンティスト
#AIエンジニアとデータサイエンティストの違い