機械学習エンジニアとデータサイエンティストどちらを学ぶべきか徹底解説

AIの発展が目まぐるしい現代。企業もAIの力をマーケティングに続々と取り入れ始めています。

それに伴い機械学習エンジニアデータサイエンティストといった職業にも注目が集まり、目指す人も増えていますね。

とはいえ、こんな疑問もありませんか?


機械学習エンジニアと、データサイエンティストってどう違うの?
自分でもなれるのかな?
どんなスキルが必要で、実際のところ需要や将来性はどうなんだろう?

この記事では、上記のような疑問をお持ちの方のために

  • 機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い
  • 機械学習エンジニアとデータサイエンティスト、それぞれの需要・将来性

という2つの点を中心に、できるだけわかりやすくまとめました

機械学習エンジニアとは?

画像:Shutterstock

まずは、機械学習エンジニアとデータサイエンティストそれぞれどんな職業なのかを解説します。

最初に「機械学習エンジニア」ですが、簡単に言えば「AI」を扱うエンジニアです。日本ではまだ知名度がいまいちですが、徐々に認知度・需要ともに高まってきており 2020年に需要が高まるIT職種トップ10 にも選ばれています。

機械学習エンジニアの仕事内容

機械学習はコンピュータに命令とデータを与えて機械の知能を向上させる分野のことですが、その機械学習に関わるあらゆる仕事を統括するのが、機械学習エンジニアの仕事です。

データセットやコーディングだけでなく、プロジェクト全体の進捗管理まで行う統括的ポジションです。

機械学習エンジニアの年収と将来性

先述のように機械学習エンジニアはまだまだ一般的ではないため詳細な年収データがありません。ちなみに機械学習に最も使用されるプログラミング言語「Python」の中央値は以下の表にもあるとおり「575.1万円」です。

富士キメラ総研によれば、今後日本国内のAI市場規模は2030年に2兆1200億円にまで急速に拡大すると予想されていて、機械学習エンジニアの将来性は非常に高いことがわかります。

引用元:富士キメラ総研 https://www.fcr.co.jp/pr/16095.htm

機械学習エンジニアは非常に高度な専門的スキルを必要とするため、学習は大変です。その一方、一度スキルを身につければこれからも長く活躍できることは間違いないでしょう。

機械学習エンジニアに必要なスキル

続いて、機械学習エンジニアになるためのスキルですが、以下のように非常に高度なものが目立ちます。

  • Linux(リナックス/コンピューターOS)
  • Python(プログラミング言語)
  • 機械学習ライブラリ
  • 開発環境を構築するスキル(Jupyter NotebookとAnaconda)
  • データベース知識
  • クラウド知識

いずれも素人では想像もつかないものばかりで、機械学習エンジニアの専門性・特殊性の高さがうかがえます。

機械学習エンジニアについて

  • 特徴:AIを扱うエンジニア
  • 年収:575万円 ※プログラミング言語「Python」の中央値
  • 将来性:非常に高い

なお、機械学習エンジニアについてこれ以上詳しく知りたい場合は以下の記事をお読みください。

機械学習エンジニアとは?仕事内容や年収・将来性を徹底解説
更新日 : 2019年7月2日

データサイエンティストとは?

画像:Shutterstock

次に「データサイエンティスト」とは、 データ分析で企業などのビジネスをサポートするコンサルタント的な職業です。

機械学習エンジニアと同じく日本国内での知名度はいまいちですが、アメリカでは3年連続で「ベスト・ジョブ」に選出されるほど有名になっています。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事は、AI・機械学習などを駆使して膨大かつ複雑なデータを収集・分析した結果をもとに、依頼者の抱える課題を解決したりすること。

データをもとに企業にアドバイスすることが多いため、AIに関する知識・技術はもちろん、経営や戦略に関する知識も必要になってくる職業です。

データサイエンティストの年収・将来性

続いては年収・将来性ですが、まず年収についてはdodaの平均年収ランキングによると「507万円」とのこと。

引用元:doda 平均年収ランキング 最新版 https://doda.jp/guide/heikin/syokusyu/

ちなみにSE/プログラマーは428万円ですので、80万円ほどの差があり、高収入の職業であることがわかります。

もちろん将来性も高く、 IDC社の発表 によれば2022年のビッグデータ分析市場は、1兆5,617億3,100万円まで拡大すると言われています。

引用元:国内BDAテクノロジー/サービス市場予測を発表 IDC https://www.idcjapan.co.jp/Press/Current/20180827Apr.html

アメリカではデータサイエンティストの平均年収は12万ドル(約1270万円)とされており、日本も同様の道をたどるとすれば、将来性は非常に高い職種だと言えます。

データサイエンティストに必要なスキル

そんなデータサイエンティストですが、こちらも必要とされるスキルは多く、主に以下のようなものがあります。

  • 統計学や数学に関するスキル
  • ビッグデータに関する知識
  • プログラミングの知識(主にPython)
  • データベースの知識
  • セキュリティなどのIT全般の知識
  • コミュニケーションスキル

AIや機械学習を使いこなすにあたっては数学統計学の知識は必須の他、ビッグデータを扱うためのスキルやPythonの知識まで多岐に渡り、非常に専門性の高い職種であることが見て取れます。

データサイエンティストについて

  • 特徴: データ分析で企業などのビジネスをサポートするコンサルタント
  • 年収:507万円 ※アメリカでは12万ドル(約1270万円)
  • 将来性:非常に高い

なお、データサイエンティストについてこれ以上詳しく知りたい場合は以下の記事をお読みください。

データサイエンティストとは?仕事内容から必要なスキルまで徹底解説
更新日 : 2019年6月3日

機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いは?

画像:Shutterstock

以上のように、機械学習エンジニアとデータサイエンティストは両者は似ているようで全く別物の職業だということがわかります。

簡単に表にまとめると以下のとおりです。

機械学習エンジニア データサイエンティスト
仕事内容 AIを扱い、システムを構築する「エンジニア」 データ分析で企業などのビジネスをサポートする「コンサルタント」業
必要なスキル Linux

Python

機械学習ライブラリ

開発環境を構築するスキル

データベース知識

クラウド知識

統計学や数学に関するスキル

ビッグデータに関する知識

プログラミングの知識(主にPython)

データベースの知識

セキュリティなどのIT全般の知識

コミュニケーションスキル

年収 575万円 507万円
共通点 プログラミング言語「Python」の知識が必須

専門性・将来性が高い

機械学習エンジニアは機械学習やAIのシステムを作る仕事で、データサイエンティストはそのシステムを使う側です。

とはいえ必要とされるスキルは似通っていて、プログラミング言語「Python」やデータベースの知識はどちらの職業にも求められるスキルです。高い将来性があるのも共通事項です。

あなたはどっち?機械学習エンジニアとデータサイエンティスト

画像:Shutterstock

ここまでを踏まえて、機械学習エンジニアとデータサイエンティスト、それぞれの職業に向いている人は以下のようになります。

「作る」のが好きな人は機械学習エンジニアになろう!

機械学習エンジニアに向いているのは、プログラミング言語を駆使してWebサイトやWebサービスを「作る」のが好きな職人タイプの人。

現在すでにプログラミングスキルをお持ちであれば、それを活かしつつ、よりこれからの時代にあった働き方・キャリアアップが叶うはずです。

コミュニケーションが好きな人はデータサイエンティストになろう!

一方、データサイエンティストに向いているのは、コミュニケーションが得意・もしくは好きな人と言えます。

データサイエンティストは企業にアドバイスをし、経営戦略に深く携わります。そのため、人とのコミュニケーションが得意・好きな人でないとやれない職業とも言えます。

スキル習得には「スクール」に通って学習が絶対のおすすめ!

では、こうした非常に専門性の高いスキルを身につけるにはどうすればいいのでしょうか? 結論から言えば「スクール」に通っての学習が最もおすすめです。

今回解説した職業は、どちらも専門性が非常に高いものです。加えて日本国内での知名度の低さから、学習書もなかなか揃っていなければ、機械学習やデータサイエンスを取り扱った初心者向けの専門サイトも不足しています。

そのため、「独学で勉強したくてもできない」のが現状。あなたが初心者で、かつ本気でなりたいと思うならスクールに通ってプロから習うのが最短で最も確実な方法といえます。

なお、機械学習エンジニア・データサイエンティストそれぞれの職業別のおすすめスクールは以下の記事をお読みください。

未経験者でも機械学習が学べるプログラミングスクールおすすめ6選
更新日 : 2019年6月26日
データサイエンスの技術が身に付くプログラミングスクール6選
更新日 : 2019年8月25日

まとめ

機械学習エンジニアとデータサイエンティストは、それぞれ仕事内容・必要なスキルが異なる全く別の職業です。とはいえ、どちらも専門性・将来性ともに高く、独学して就くのにはハードルが高いという点については共通しています。

本気で目指している方はプロに習うのが一番。今回ご紹介したスクールを参考にしてみてください。

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書いた人

ナカガワダイキ

ナカガワダイキ

侍エンジニア塾ブログ編集部のナカガワです。ホテル業界に9年間従事し、未経験からIT業界へ転身。
初心者目線で、誰が読んでも分かりやすく読みやすい記事の執筆を心がけています。

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