機械学習エンジニアとして転職成功!実践&アウトプット重視のプログラミング学習方法とは?
今回は、Aidemy Premium卒業生で、機械学習エンジニアとして転職に成功された松田さんにインタビューしました!
キャリア形成のためプログラミング学習を開始!
ーープログラミングを学ぼうと思ったきっかけについて教えてください!
ITコンサルタントとしてのキャリア構築を目指す上で、IT知識の習得や自分でプログラムを動かす実践スキルを身に付けたいと考えたことが、プログラミングを学ぼうと思ったきっかけです。
特に、データサイエンスやAIなどといった先端技術を学びたいという思いが強くあったんです。スクールを比較検討した中で最もその目的にマッチしたのがAidemy Premiumだったので、データ分析講座の受講を決めました。
「習うより慣れよ」。学習の定着は、毎日の実践と積極的なアウトプットがコツ!
ーー受講期間中はどのように学習していましたか?
週30時間は学習時間を確保したかと思います。仕事での残業を減らし、学習に集中できる環境を作ってから学習を始めました。基本は毎日Pythonを触って、休日は更に時間を取ってしっかり勉強するというように学習を進めていきました。
最初は理解するのが難しかったです。ただ、学習を始めた頃は「なんか分からないけどプログラムを動かせた」というように、理解よりも感覚の体得が先であることが多いと思うんです。まずは実践重視で毎日プログラムを触って動かす感覚を身につけ、理解の部分は別のところで補うことを意識していました。
分からない事があればできるだけ自分で調べて、それでも解決できなければSlackで質問していました。疑問点は時間を取ってカウンセリングで答えてもらうこともできますが、私は基本的にSlackで解決できていました。
また、これは私にとって新しい発見だったんですが、学習成果をSNSやブログを使ってアウトプットする事は大切なので、今後も続けていくべきだなと感じました。
ーーアウトプットの大切さについて、詳しく聞かせていただけますか。
学習成果をただアウトプットするのではなく、SNSなど誰もが閲覧できる環境上にアウトプットすることがポイントです。間違った内容はネット上に掲載できないし、“せっかくだったらレベルが高いものを掲載したい” という気持ちに自然になるんです。
70%くらいの理解度だった学習内容が、文章でまとめることによって最終的に100%の理解に繋がっていく感覚がありました。
さらにプラスαで、SNSだと「いいね!」をもらえることがありますよね。「いいね!」を押してもらえると、人から見られている意識が湧いて「次はもっと良いものを作ろう!」と思いますし、学習する上で相乗効果があるのではないかと思います。
▼松田さんがnoteに公開したポートフォリオ(機械学習を用いたデータ分析)
コロナがもしきてなかったら...."Python初心者"が時系列分析で訪日外国人数を予測してみた。
学んだスキル活かし、 機械学習エンジニア として転職成功。海外活躍を目指して邁進!
ーー転職までの流れと、最終的な転職先を選んだ決め手を教えてください。
Aidemy Premiumの転職サポートでも求人を紹介していただけますが、自分でも動いていました。
最終的にはAIやデータ活用のITコンサルタントとして活躍したいという思いがあるのですが、まずはエンジニアに近い位置で仕事がしてみたいなと考えて、そういった職種の求人を探しました。
仕事を選ぶにあたって、自分の中で大事なものや、曲げられないところ、優先したいこととトレードオフにあるものを考えた際に、私自身の思いとうまく合致したのが今の会社です。
今までと違う職種に転職する場合、どんな業界であれ新入社員と同じレベルの知識量や経験値しかないことになるので、収入は絶対に下がりますよね。それを踏まえて暮らせる程度に収入があり、機械学習エンジニアとして自分自身がやりがいのある環境で働けることが大きな決め手でした。
あとは社長について、シンプルに「裏表がなくて良いな」という印象が強かったことです。一緒に働く人も決め手の一つでしたね。
ーーこれからのキャリアで目指していることや、展望をお聞かせください!
海外での活躍を視野に入れており、そのために必要なスキルや経験を積んでいきたいです。
具体的には、プロジェクトマネジメントのスキルと、データ分析やAIを実務で動かせるレベルのプログラミングスキル、この2つを特に伸ばしたいし、伸ばさなければいけないと思っています。さらに、英語スキルも磨いていきたいと考えています。世の中の事情がこの先どうなるかまだ分かりませんが、いつでも海外に行けるように準備しておきたいです。