こんにちは、文系初心者絶賛AI機械学習勉強中のTakaです。いつものようにYoutubeでAI関係の動画を見まくっていたら、もう本当にめちゃくちゃモチベーションが上がる動画を発見したので、シェアしたくて記事を書きました。紹介したい動画はこちらです↓
How To Get A Job in Machine Learning (No Degree Required $121k Salary)
初心者だし、もちろん学位とか持ってない僕がこの動画を見てインスパイアされた事を考えながら、動画の要点をサクッと訳してまとめていこうと思います。かなり簡単な翻訳ですので、詳細は必ず動画を見てくださいね！僕のまとめということでご理解ください！では、はじめていきます！
僕自身のモチベの維持と、もしかしたら読んでくれている僕と同じような環境の人へAIをこめてw。
Contents
AIで121Kドルを稼ぐJoel Beasley さんとは
Joel Beasley さんは13歳でコードを書き始め、18歳で100万ドルで売却したというエンジニア。modernctoというPodcastもやっています。
この動画では、彼のAIエンジニアになる考え方や、仕事の姿勢なんかを知る事ができます。生き方を学んだような気がして、はっきり言ってめちゃくちゃかっこいいです。
コンピュータサイエンスの学位なんていらない
Joel Beasley さん：君がProblem solverだったらそれでおk。求人情報にはMaster degereeとか書いてあるけど、結局それを持っているような人が会社の抱えている問題を解決してくれるだろうってことで書いてるだけだから、それができれば何の問題も無い。
じゃ、どやって学ぶの？
Joel Beasley さん：個人的な見解だけど、めっちゃハマるやつを探せ。で、どうやってそのML(機械学習)が動いてるかを学ぶんだ。
例えば音楽だ。おれエド・シーラン好きなんだけど、どんなnote(メロディ)が多いのか気になった。で、ML(機械学習)でどうやって解決できるか考える。
１、すべての曲を取得。
2、どのML(機械学習)のスキルが必要か見つけ出す。
3、で、どのnoteが一番多いか見つける。
そんな感じでやりまくる。機械学習周りの能力をがんがん使う。楽しいしモチベーションも上がってやり続けることができる。
どうやって目立つか
Joel Beasley さん：この業界、「私を見て！私を雇って！この製品を買って！」ってうるさい。そんなノイズを抜けて目立つには、知識と情報の共有だ。パーソナルブランドとか評判ってやつだけど、そういうのをやり続ければ、必要な時に声がかかる。
一番有益なプラットフォームは？
Joel Beasley さん：Githubだね。作者もわかるし、それが一番だ。
ML(機械学習)で一番大切な事
Joel Beasley さん：働くにあたっては、きみは世界一のpython使いやML(機械学習)使いになる必要は無い。しかし、コードがどう動くかや、ML(機械学習)周りのトピックの本質(どういう業界で使われるか、可能かなど)を理解する必要がある。もし、音楽でML(機械学習)をやり続けたらきみはソニーミュージックとかで働きたいって思うようになるかもしれないよ。
無理してめっちゃむずいML(機械学習)のコアの技術を学ぼうとしないこと。そうではなくて、大事な事は、ML(機械学習)の基本的な大事なところの理解をしっかりすることと、きみが大好きな音楽とか何かクールな事をしっかり持って、その２つを組み合わせることができる人間になる事さ。
システムをチートしろ！
Joel Beasley さん：多くの人がゴールまでの長い長い道を信じてる。学校、大学、研究・・・とか、大企業のCEOになりたいならハバードでMBAをとって・・・とか。長いんだよね。だから、そうじゃなくて逆から考えろ。大事なのは、なりたい人がいるところに実際にその人と近いところに行け。
やりたい事があったら、役職とか関係無い。場所だ。その場所にいけ。おれはインテルのCEOに近づくためにコーヒーを運ぶ仕事(使いっ走り)をした。それが君にとって重要ならつかまないとね。目標に最短で近づくには学校にいったり、だらだらオンラインコースをとるんじゃなくて、使いっ走りでもいいから中に入れ。それがショートカットだ。
人間関係が一番大事・人を追え！会社を追うな！
Joel Beasley さん：会社でミーティングとかで人と話すのは関係を豊かにしている。でも、家で動画を見ているだけじゃ人間関係は豊かにならない。よく「Googleに入るにはどうすればいい？Facebookには・・・」とか聞かれるけど、実際だれが働いているか知ってるの？まず人に興味を持て。その人のTwitterは？ブログは？プッシュコンテンツを探すんだ。そして彼らにとって役に立つ人間になれ。情報を共有してもいいし、メッセージで自分に何ができるか聞いたり。
ニュースでみたり話題になったりしてないけど、利益を見たらものすごいって会社を探せ(Bosch EngineeringとかGEとか)。競争率の低いところに行ってそこでそうやって仕事を得て、もしFacebookとかがよかったら、そこの人事はでかい会社で利益が出ているところは知ってるから、受け入れられやすい。
【転職・就職】学位なしでAI機械学習の仕事を得る方法と考え方in米国 まとめ
どうでしたか？めちゃくちゃかっこいいですよね。めちゃくちゃ勉強になりますよね。ワクワクしましたよw！さて、動画のタイトルがHow To Get A Job in Machine Learning (No Degree Required $121k Salary)でしたが、みなさんは答えが見つかりましたか？個人的には、ざっくりまとめると、結論は・・・・
ハマって全力で実力をつける！!!>>>>学位
て事かなって思いましたw
ざっくりしすぎたので、おさらいしましょう。動画の最後でもまとめてくれていますが、Joel Beasley さんの言っていたことをまとめると、下記の4点。
- DON’T GET A COMPUTER SCIENCE DEGREE
- SKIP THE LINE: ML(機械学習)を深く技術的なエキスパートになろうとするな。「ML(機械学習)の技術的経験(Techinical experience)」と「あなたのエキスパート」の組合わせが大事
- CHEAT THE SYSTEM: 長いレジュメとかいらない。学び続けて人生を棒にふるな。なりたい人の近くに行けるように頑張れ。
- RELATIONSHIPS:会社をクビになっても関係は切れない。仕事の最大のセーフティーネットだ
何がすごいかって、ゴールの達成のためには貪欲という事です。優しそうな顔をしてますが、本当に貪欲に食らいついて、一度ハマったら徹底的なんだろうなって思います。さらに注目したいのが、単純にAIエンジニアとしてのキャリアパス、スキルの上げ方だけではなくJoel Beasley さんの生き方そのものです。「人間関係」を大変重視しています。なんか、こういうエンジニアさんは人間関係とかあまり興味なさそうなイメージが・・・・(←失礼)ありましたが、やはり最後は人間関係なんですね。
ぼくはAIや機械学習に関しては完全に初心者ですが「MLの技術的経験(Techinical experience)」と「ぼくのエキスパート」を組み合わせて楽しんでどんどん学んでいこうと思いました。周りが見えなくなるぐらいやり込んでみようと思います。ぼくはデザイン系なので、画像とかそちらをメインでやっていこうと思います。
本も出版しています。
おまけ：【UdemyのAI機械学習講座】が超オススメ
僕は現在UdemyのAI機械学習講座を買い込んで、多分20講座以上ですが、全力でだらだらやりまくっています。初心者でも全然わかりますし、本当に一流の講師たちが集まって競い合っているので講座の質が最高です。オススメや講座を受けての体験を書いていますので、ぜひ読んでください。
まじめに話すと、3がつか４月ぐらいまではオンラインコースで徹底的に詰め込みます。特にUdemyで。絶対にやりたい事が見つかるので実際になにか作ろうと思います。とにかく手を動かして、ただのお勉強で一生を終わらないように、ここでまとめた事をなんども見返して、自分でコーチングしようと思います。
読んでくれてありがとうございました！
Taka
