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- 公開日：2023年6月30日
- 最終更新日 : 2023年12月31日
現代のデジタル時代において、AI（人工知能）の活用はますます重要な役割を果たしています。AIを開発し、活用するためには、AIエンジニアとデータサイエンティストという2つの専門職が必要です。しかし、これらの役割にはそれぞれ異なるスキルと責任が求められます。
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紹介します。
理系就活生やこれから就活を始める学生でもわかりやすい内容となっています。
業種への理解が深まり、納得のいく就活への一歩となると幸いです。
目次
- AIエンジニアとデータサイエンティストの役割・責任の違いとは？
- 各必要なスキルとは。
- どちらのキャリアパスを選ぶべきか。
- まとめ
AIエンジニアとデータサイエンティストの役割・責任の違いとは？
AIエンジニア
AIエンジニアは、人工知能技術の開発と実装に従事します。機械学習や深層学習などのAI技術を用いて、データの解析や予測モデルの構築、自動化システムの開発などを行います。役割としては、AIソリューションの開発とビジネス上の問題の解決に焦点を当てています。
機械学習の工程の例として、データの収集、収集したデータの前処理、前処理されたデータを用いたパターンの分析、そして分析結果をアプリケーションなどに活用するという一連の流れがあります。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、データの解析や洞察を通じて意思決定を支援する役割を果たします。統計学やデータ分析の専門知識を駆使し、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの構築などを行います。データサイエンティストは、ビジネス上の問題をデータの観点から理解し、価値ある洞察を提供することに重点を置いています。
AIエンジニアはデータを機械学習に活用してツールを開発し、データサイエンティストはAIなどで分析したデータを基にしてクライアントの課題を解決するコンサルタント業務も担当します。
※就職活動における注意点
AIエンジニアやデータサイエンティストのポジションは近年確立されてきた事もあり、企業によって意味合いや任せる役割で異なる事もあります。実際の就職活動では各会社ごとの具体的な役割について深掘りすることを推奨します。
各必要なスキルとは？
AIエンジニア
・プログラミングスキル（特にPythonなど）
・機械学習やディープラーニングの知識
・データ処理の能力
・ソフトウェアエンジニアリングの知識 等
これらのスキルを活用して、AIモデルの開発や実装、システムの設計とトレーニングなどに従事します。
データサイエンティスト
・統計学やデータ分析の知識
・データの前処理や可視化のスキル
・機械学習アルゴリズムの理解
・データ可視化 等
これらのスキルを活用して、ビジネス問題に対する洞察を得るためにデータを探索し、モデルを構築して解釈する役割を果たします。
どちらのキャリアパスを選ぶべきか？
まとめ
AIエンジニアとデータサイエンティストは、データに基づく仕事を行う専門職であり、共通点もありますが、それぞれ異なる役割とスキルセットを持っています。個人の好みと目標に応じて、AIエンジニアやデータサイエンティストとしてのキャリアを選択することが重要です。どちらの道を選んでも、データに関連する領域で活躍することができ、現代のデジタル時代で重要な役割を果たすことができます。