KaggleのCTOが教えてくれた"AIエンジニアに超オススメな8つの学習ステップ” | Team AI Blog
こんにちは。Team AIの石井です。以前Wantedly blogに書いた記事から、このブログに転載いたします。 はじめに こんにちは！Team AIでは渋谷の拠点で毎日機械学習の研究会を行なっていますが、中でも目玉なのが、データ分析のコンペサイトKaggle.comを使ったデータ分析ハッカソンです。 現状、産業別にテーマを分けて、FinTech、医療、HR、マーケティング、自然言語の各分野のハッカソンを定期的に行なっています。データ分析を学ぶ上では、確かに教科書を理解することは重要ですが、実際には”データと格闘して”経験値として覚えた方が効率が良いと我々は思っているので、ハンズオンなKaggleを学習の題材としてオススメしています。 データをこねくり回してみて、Kernel(他のユーザーのケーススタディ)を写経して理解して、腹落ちしない点を教科書から探して読んで理解する、逆向きの学習が
機械学習エンジニアに必要な5つのスキル (AIエンジニア働き方研究所) | Team AI Blog
こんにちは。Team AIの石井です。以前Wantedly blogに書いた記事から、このブログに転載いたします。 はじめに Team AIでは世界のAIエンジニアの働き方を研究し、理想の働き方であるロールモデルを継続的に紹介したいと思います。 再ブームが来て間もないAI業界。スタンダードが未整備な部分が多々あります。 – 業界の標準賃金はいくらか？ – 初心者・中級者はどうやってスキルアップすればいいのか？ – AIエンジニア vs データサイエンティスト vs 研究者はどう違うの？ 一つ一つ、皆さんの疑問に答えながら、スキルアップ・キャリアアップに繋がる情報インフラを整備して行きたいと思いますので、是非みなさんの意見もお聞かせください。 今日ご紹介するのは、素晴らしい教育コンテンツで有名なUdacityのブログより、よく聞かれる”機械学習エンジニアのスキル定義”に対する回答です。 Te
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