機械学習の勉強法をロードマップで確認｜必要なスキル・知識も解説

機械学習エンジニアを目指す際には、さまざまなITスキルや知識が必要です。

効率的に勉強を進めるためには、具体的に必要なスキルや知識、学習方法などを確認しておきましょう。

この記事では、機械学習のスタンダードな勉強法をロードマップでまとめました。

記事を参考にして、効率的な機械学習スキルの習得を目指してください。

機械学習を勉強してエンジニアになるためのスキル・知識

はじめに、エンジニアの業務のなかで、機械学習に必要なスキルや知識を確認しましょう。

• データベースの操作能力

• 統計の知識

• 数学の知識

• クラウドの知識

• Pythonのプログラミングスキル

データベースの操作能力

まず、機械学習を扱うエンジニアには、データベースの操作能力が必要です。

プログラミング言語と併せて、SQL（データを操作するための言語）も扱えなければいけません。

SQLは大きなデータサイズを扱えるため、機械学習に重要な前処理や集計・抽出業務に役立ちます。

大量なデータを分析する前処理は業務の大半を占めますから、SQLを使用した工程は必要不可欠といえるでしょう。

統計の知識

機械学習では、大規模なデータ分析や処理をする際に、統計の用語が使用されます。

たとえば、下記は機械学習において一般的に出てくる用語です。

• 平均（Mean）

• 中央値（Median）

• 標準偏差（Standard Deviation）

ほかには、データの相関性を表す「相関係数」も統計の基礎知識です。

機械学習の業務では統計の知識がよく出てきますから、基本的な部分は身に付けておきましょう。

数学の知識

機械学習におけるデータ分析や予測の際、関数を作成する工程があるため、数学の知識が必要です。

数学の知識といっても、高い計算能力が必要なわけではありません。

一般的に、機械学習に必要な数学の知識は下記のような分野が挙げられます。

• 線形代数

• 微分・積分

• 確率・統計

機械学習エンジニアとして活躍する際には、身に付けたい知識です。

苦手な分野がある人は、しっかりカバーしておきましょう。

クラウドの知識

クラウドサービスには、機械学習を効率的に進められる機能が多くありますから、知識をつけると大変役立ちます。

たとえば、下記のようにさまざまなクラウドサービスが提供されています。

• AMS（Amazon）

• Azure（Microsoft）

• GCP（Google）

これらのサービスは、機械学習をスムーズに進める有効なツールになりますから、押さえておくとよいでしょう。

Pythonのプログラミングスキル

最後に、Pythonのプログラミングスキルを習得してください。

Pythonはコードが少なくシンプルなため、膨大なデータを取り扱う機械学習との相性がよいです。

また、Pythonには機械学習に便利なライブラリが豊富にありますから、人気なプログラミング言語です。

そのため、機械学習エンジニアはプログラミング言語のなかでもPythonを重点的に勉強しましょう。

機械学習を勉強する際のロードマップ

機械学習のスキル・知識を身に付けるためには、下記のような流れで勉強を進めるとよいでしょう。

• 機械学習の概要・基礎を学ぶ

• プログラミング言語「Python」を学ぶ

• 機械学習の流れを知る

• 機械学習のライブラリ・フレームワークについて学ぶ

• Pythonで機械学習を実装してみる

機械学習の概要・基礎を学ぶ

最初から本格的な部分に触れると理解が難しいため、概要や基礎知識を学んでいきましょう。

主に、下記のポイントで理解を深めていきます。

• 機械学習でできること

• 機械学習の種類

• ディープラーニングの概要

• 機械学習モデルの具体例

まずは、機械学習の概要・基礎を理解して、全体像を大まかに掴んでください。

プログラミング言語「Python」を学ぶ

機械学習に必要なプログラミング言語である「Python」を学びます。

複数あるプログラミング言語のなかから「Python」を選ぶ理由は、下記の通りです。

• 多くの企業・サービスで導入実績がある

• 少ないコード量で理解しやすい

• 機械学習に適したライブラリが豊富

• 学習のためのドキュメントが豊富

機械学習エンジニアとして働く際に、メジャーとなるプログラミング言語が「Python」です。

機械学習に「Python」が選ばれる理由について詳しく知りたい人は、下記の記事も参考にしてください。

内部リンク

python 機械学習

機械学習の流れを知る

機械学習とPythonの学習が進んだら、次は実装時の流れを把握していきます。

どのような目的の機械学習も、大まかな流れは同じですから覚えておきましょう。

1. 分析・予測したいものを決める

2. 分析・予測に必要なデータを集める

3. データの確認と前処理をする

4. データを学習用とテスト用に分割する

5. 機械学習モデルを作る

6. モデルの精度を評価する

視覚的に流れを学びたい場合には、YouTube動画や学習サイトなどでも詳しく解説されていますから、併せて参考にしてください。

機械学習のライブラリ・フレームワークについて学ぶ

機械学習を効率的に実装する手段として、プログラミング言語のライブラリやフレームワークがあります。

機械学習に向いているPythonのライブラリは種類が豊富ですから、勉強しておきましょう。

実際に、ライブラリやフレームワークに触れて使い方を覚えていくのがわかりやすい勉強法です。

Pythonで機械学習を実装してみる

一連の勉強が済んだら、実際にPythonで機械学習を実装してみます。

機械学習やPythonの基礎知識、実装の流れが理解できていれば、ライブラリやフレームワークを利用しながら個人でも開発できるはずです。

実践する際には、ネット上で公開されている無料のデータセットを活用するとよいでしょう。

最初は思うように開発が進まない場面も多いですが、試行錯誤しながらスキルが身に付いていきます。

Pythonによる機械学習の勉強におすすめの方法

Pythonの機械学習におすすめの勉強方法は、主に下記の5つがあります。

• プログラミングスクール

• 学習サイト

• 動画

• 本

• 勉強会・コミュニティ

プログラミングスクール

一定期間プログラミングスクールを利用して、しっかりスキルや知識を身に付ける勉強法です。

Pythonが学べるスクールはオンラインで利用できるところが多数ありますから、忙しい人にも敷居が高くありません。

プログラミングスクールでの学習を検討する人は、下記の表を参考にしてください。

ほかにも、オンラインのプログラミングスクールを検討したい人は、下記の記事もチェックしてください。

学習サイト

続いて、学習サイトを活用した勉強法です。

学習サイトは、基本的な知識は無料で利用できるところが多いので、今すぐにでも始められます。

無料の段階で複数のサイトを利用してみて、学びやすいところを見つけたら有料会員サービスでさらに学習を進めるとよいでしょう。

おすすめの学習サイトは、下記を参考にしてください。

動画

「まずは独学で始めてみたいけど、学習サイトや本などのテキスト形式での勉強は苦手」という人に向いているのが動画です。

操作画面を見せながら解説しているものも多いですから、動画を確認しながら実践にも取り組みやすいです。

まずは、無料で公開しているコンテンツで勉強を進めてみるとよいでしょう。

本

本は、Pythonや機械学習を体系的に学べる勉強法です。

わからないところは何度も繰り返し読み込んだり、重要なポイントはマーカーや書き込みを入れたり、自分の覚えやすいやり方で勉強を進められます。

勉強会・コミュニティ

最後は、勉強会やコミュニティに参加する方法です。

講師や受講者と一緒に勉強できる点が大きなメリットで、疑問点は質問をすればすぐに解決できる環境があります。

「独学では続けられないかもしれない」という人に向いている勉強法といえるでしょう。

勉強会やコミュニティへの参加を検討する場合には、イベント情報を提供しているサイトを利用してみてください。

まとめ

機械学習の開発をするためには、データベースやPythonなどIT関係のスキル以外に、数学や統計などの知識も必要です。

決して勉強量が少なくありませんから、ロードマップを把握して効率的に学習を進めましょう。

短期間で機械学習スキルの習得を目指したい場合には、プログラミングスクールの利用がおすすめです。

記事を参考に機械学習スキルを身に付けて、エンジニアとしての活躍を目指してください。