本記事では、実際のエンジニアの経験を基に、最新の資格情報、効果的な勉強法、おすすめの書籍を紹介します。
機械学習や深層学習は、今やIT業界の中心的な技術となり、その習得は多くのエンジニアにとって必須のスキルです。
しかし、「どの資格を取ればキャリアアップにつながるのか？」「効率的な学習方法は？」といった疑問や、「おすすめの書籍が多すぎて選べない！」といった悩みを持つ方は少なくありません。
本記事では、これらの悩みに対して、実際のエンジニアの経験を基に具体的な解決策を提供します。最新の資格情報、効果的な勉強法、おすすめの書籍を紹介するので、ぜひ最後までご一読ください。
機械学習や深層学習の主要な資格とは
機械学習や深層学習の分野は日進月歩で進化しており、これに伴い、関連する資格も注目されています。主要な資格の特徴について紹介します。
G検定（ジェネラリスト検定）
G検定は、AI全般にわたる基礎知識を問う資格であり、受験者はAIの歴史、基本概念、及び社会への影響など、AI技術をビジネスや日常生活に応用するためのAI技術の社会実装まで幅広い知識が求められます。
試験を通じて、技術者がビジネスシーンでAIを適切に利用し、倫理的な判断ができる能力を備えているかが評価されます。
E資格（ディープラーニングエンジニア検定）
E資格は、より専門的なディープラーニングの知識と実装スキルを証明するための資格です。この試験は、具体的なアルゴリズムの理解から、Pythonを利用したコーディング能力まで、実践的な問題に対処する技術が求められます。
AIエンジニアとしてのキャリアを目指す者には欠かせない資格とされています。この資格を取得することで、受験者はディープラーニングモデルの設計、開発、評価を行うための実践的な能力があると認められるでしょう。
Google Professional Data Engineer
Google Professional Data Engineerの資格は、Google Cloud Platform（GCP）上でのデータソリューションを設計、構築、運用するための専門知識を認定します。この資格は、データモデルの設計、データベース管理、ビッグデータのアーキテクチャの最適化といった技術的な知識を深めることが目的です。
試験では、実際のビジネスシナリオを模したケーススタディが多く出題され、データ駆動型の意思決定支援に必要な技術的能力が評価されます。
AWS Certified Machine Learning-Specialty
AWS Certified Machine Learning-Specialtの資格は、Amazon Web Servicesを使用して機械学習ソリューションを設計、構築、運用するための専門的な知識と技術を証明します。具体的には、データの探索からモデルのトレーニング、評価、デプロイメントに至るまでのプロセスが試験範囲とされています。
この資格を持つことは、クラウドベースで機械学習アプリケーションを効果的に管理し、運用できる能力があることを示すのに役立つでしょう。
Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associateの資格は、Microsoft Azureプラットフォーム上でAIソリューションを設計および実装する技術者を対象とした資格です。試験では、自然言語処理、コンピュータビジョン、会話型AIといったAzureのAIサービスの利用方法について深い理解が求められます。
受験者は、これらの技術を組み合わせて、実用的でスケーラブルなAIソリューションを開発する能力を持っている必要があります。
Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals
Microsoft Certified: Azure AI Fundamentalsの資格は、AzureのAIサービスについての基礎知識を評価する資格です。この試験はAIの基本概念、Azureが提供するAIツールとサービスの理解を問う内容となっており、AI技術の入門者や他の技術領域の専門家がAIについての基礎的な知識を身につけるための入口として設計されています。
試験は、AIの適用例、モデルの訓練と評価、Azureの具体的なAIサービスの利用方法をカバーしています。
DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
DP-100は、Azureプラットフォームを使用してデータサイエンスソリューションを設計および実装する技術を持つ個人が対象です。この試験では、データ処理、モデル開発、機械学習モデルのデプロイメントに関連する一連のスキルが問われます。
具体的には、Azure Machine Learningを使った実践的な問題解決が主な試験内容となるため、データサイエンスプロジェクトを自ら運営できるような知識や能力が必要になるでしょう。
データサイエンティスト検定（DS検定）リテラシーレベル
データサイエンティスト検定リテラシーレベルは、データサイエンスの基本知識と技術を問う試験です。この資格は、データの収集から処理、そして分析までの流れを理解しているかを評価し、特にデータの視覚化や統計的な分析技術に重点を置いています。
データに基づく意思決定を支援するための技術的な能力を示すことができます。
統計検定
統計検定は、統計学の理論から応用に至るまでの知識を問う全国統一試験です。この試験は、データを科学的に分析し解釈する能力を証明するためのものであり、研究者からビジネスプロフェッショナルまで幅広い分野の人々に利用されています。
試験では、基礎統計学、確率論、回帰分析などが含まれ、これらの知識をもってデータに基づく洞察を得る能力が評価されます。この検定を取得することで、データ分析の専門家としての資格と信頼性が確立されるでしょう。
Certified Analytics Professional (CAP)
CAP資格は、データ分析プロジェクトを総合的に管理し、実行する能力を認定する国際的な資格です。この資格では、データの準備、分析、結果の解釈、および問題解決戦略の提案が求められます。
受験者は、ビジネスインテリジェンスツールを駆使してデータ駆動の意思決定をサポートする実践的なスキルを有している必要があり、これにより組織のデータ分析能力の向上を目指します。
深層学習の基礎を身につけるならアリババクラウドの研修がおすすめ
深層学習とクラウド技術の基礎を学ぶためには「アリババクラウドアカデミー」の「Eラーニングコース」または「クラスルームトレーニング」など、世界のエンジニアたちが集まるアリババクラウドで最先端の知識を学びましょう。
これらの研修プログラムは一部無料で提供されており、クラウドコンピューティングの歴史、Alibaba Cloudのプラットフォームでのアカウントセキュリティ設定、AIと機械学習の基本原理、高度なビッグデータアーキテクチャの構築など幅広いトピックを体系的に学べるように設計されています。
また、Alibaba Cloudの認定資格は、世界を見据えたエンジニアを目指す際に、強みになる資格です。
ACA（Alibaba Cloud Certification Associate）、ACP（Alibaba Cloud Certification Professional）、ACE（Alibaba Cloud Certification Expert）の3種類があります。
ネットワーキング、データ分析など、専門認定のカテゴリです。各カテゴリー内に認定パスがあります。
Alibaba Cloud製品の機能や使用法について詳しい知識をもっていることを証明する資格です。ストレージ、人工知能など、カテゴリごとに認定されます。
参加者のクラウド技術に関する深い理解を証明するだけでなく、キャリア発展にも大いに貢献するでしょう。
機械学習・深層学習の資格を取得するための勉強方法
機械学習や深層学習の資格を取得することは、テクノロジー分野における専門性を示す重要な手段です。資格を取得するための勉強方法について解説します。
学習計画の作成
資格取得を目指すにあたり、総合的な学習計画を策定することが重要です。試験の範囲を完全に理解し、それぞれのトピックを効率的に学ぶための計画を立てる必要があります。
学習計画には、具体的な学習目標の設定、進捗の確認ポイントの明確化、定期的な復習期間のスケジューリングが含まれます。この計画は、学習を一貫して進める上でのロードマップとなり、時間管理と資源の最適化を助けてくれるでしょう。
実現可能な期限を設定し、毎日または毎週の学習目標を具体化することで、モチベーションを持続させることが可能です。詳細な計画は、学習プロセス全体を通じて自己管理を強化し、試験準備の不確実性を低減します。
基礎的な内容を身につける
資格試験においては、堅固な基礎知識が成功への鍵となります。特に機械学習や深層学習の分野では、数学的な基礎、特に統計学と確率論、さらにはプログラミング言語の習得が必須です。
これらの基礎をしっかりと理解することで、より複雑な概念やアルゴリズムの学習が容易になるでしょう。日常的にオンラインや専門書籍などを用いて、これらのスキルを強化し、理論と実践の両方において自信を築くことが重要です。
プログラミングでは、PythonやRなどのデータサイエンスに適した言語に精通することが推奨され、これによりデータの操作や機械学習アルゴリズムの実装がスムーズに行えるようになります。
実践的なコーディングをする
実際のコーディング経験は、特にプログラミングスキルが試されるE資格などの試験においては欠かせません。具体的な問題を解決するために、実際にコードを書き、データセットを操作してみることがおすすめです。
これにより、理論的な知識を実践的なスキルに変換し、実世界の問題に対応できる能力を身につけられるでしょう。このプロセスを通じて、エラーハンドリング、効率的なコーディング技術、そしてデバッグのスキルが自然と向上します。
模擬試験を受講する
模擬試験を受けることは、実際の試験環境を事前に体験し、試験当日のストレスを軽減するために極めて有効です。模擬試験は、試験の形式や時間配分に慣れる絶好の機会を提供し、試験の流れを把握できます。
試験中に直面する可能性のあるさまざまなシナリオに対して事前に対策を講じることが可能となり、自信を持って試験に臨むことができます。多くの教育プラットフォームでは、実際の試験と同じレベルの問題を含む模擬試験が提供されており、これを利用することで、弱点を特定し、重点的に改善できるでしょう。
機械学習・深層学習の資格を取得するためにおすすめの本
機械学習や深層学習の分野で資格を取得するには、適切な参考書が不可欠です。本は理解を深め、技術を実際に応用する能力を養う上で役立ちます。ここでは、初心者から上級者まで幅広くカバーする、おすすめの学習書を紹介します。
図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書
機械学習とディープラーニングの基本から応用までを網羅的に解説しており、特に初学者にとって理解しやすくなっています。図解を多用することで、複雑な概念も視覚的に学べ、直感的な理解が促されます。
株式会社アイデミー ・山口 達輝・松田 洋之 (著)
直感でわかる！Excelで機械学習
プログラミングが苦手な人でも機械学習を学べるように設計されています。Excelを使って機械学習の基本的なアルゴリズムを学ぶことができ、手軽に始められるのが大きな特徴です。
決定木やロジスティック回帰など、基本的な教師あり学習の技術から、クラスタリングや主成分分析といった教師なし学習まで、幅広い手法が紹介されています。また、Excelだけでなく、Pythonでの実行例も提供されているため、基本を学んだ後に本格的なプログラミングにステップアップすることも可能です。
堅田洋資・福澤彰吾 (著)
詳解ディープラーニング 第2版
ディープラーニングの理論と実装に深く踏み込んだ内容で専門的な知識を求める読者に最適です。最新の研究成果と実用的な技術が組み合わさっており、具体的なコード例を通じて、理論を実践にどう活かすかを学べます。
PyTorchやTensorFlowといった現代のフレームワークを用いた実装が多く、実務に直結するスキルが身につけられます。理論だけでなく実際に手を動かしながら学びたい中〜上級者におすすめです。
巣籠 悠輔 (著)
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
Pythonを使用してディープラーニングの基本から応用までを学ぶことができます。フレームワークを使わずに基本から学ぶことで、ディープラーニングの背後にある原理を深く理解することが可能です。
実際のコードを書きながら学べるため、理論的な知識だけでなく、実践的なスキルも同時に習得できます。この本は、手を動かしながら学びたい初学者から中級者におすすめです。
斎藤 康毅 (著)
ゼロから作る Deep Learning 3
より高度なディープラーニングモデルの構築をフレームワークを使わずに学べるため、ディープラーニングの基本的な理解をさらに深めることができるでしょう。
具体的には、畳み込みニューラルネットワークや再帰型ニューラルネットワークといった高度なモデルをゼロから構築する方法を詳しく解説しています。基本的なディープラーニングの知識をすでに持っている人が次のステップへ進むために適しています。
斎藤 康毅 (著)
機械学習を解釈する技術〜予測力と説明力を両立する実践テクニック
機械学習モデルの予測結果をどのように解釈し、実際のビジネスや研究に応用するかを詳しく解説しています。具体的な解釈技術として、SHAPやLIMEといった手法が紹介されており、これらを用いることでモデルの予測がどのように導かれたかを理解し、信頼性の高いモデル作りを目指すことができます。
この技術は、データサイエンティストだけでなく、データを使った意思決定を行うビジネスパーソンにとっても有益です。
森下 光之助 (著)
機械学習・深層学習の資格や技術を身に着けてキャリアアップを
機械学習や深層学習の分野での知識や技術の習得は、データサイエンス、人工知能、ロボティクス、自動化技術など、多岐にわたる分野や業界で必要とされており、専門知識を持つことで多くの新しい機会を生み出すことにつながります。
また、資格取得に向けた学習は、知識の体系的な習得を促し、自信と専門性を深め、エンジニア人生における重要なキャリアアップの大きな一歩を踏み出すきっかけとなっていくでしょう。
アリババクラウドの学習システムや認定資格をはじめとする世界を見据えた資格や知識を身に着け、より大きな目標や夢に向けたキャリアアップを目指しましょう。