「AI/機械学習/データ解析プロダクト開発｜企画立案から運用までフルプロセスプログラミング」

●AIスキルを伸ばす重要性：未来を切り拓くために
ハイスキルエンジニアほど報酬が伸びる理由
現代のIT業界では、ハイスキルエンジニア層ほど報酬の伸びが顕著であることがデータから明らかになっています。特に、AIやデータサイエンスなどの分野での専門性を持つエンジニアは、企業からの需要が高く、報酬の上昇率も他の層に比べて際立っています。
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●エントリーレベルの課題：市場での差別化の難しさ
一方で、AI分野においてもエントリーレベルの報酬の伸び率は、経験豊富なエンジニアと比べて低い傾向があります。この背景には、基礎的なスキルセットだけでは競争の激しい市場で十分に差別化ができず、企業が求める高度な専門知識や問題解決能力を備える必要性があることが挙げられます。

●差別化の鍵：ドメイン知識と連携したスキルセット
AI分野での競争力を高めるためには、ドメイン知識と連携したデータサイエンス・スキルや、プロダクト開発に直結するプログラム開発スキルの習得が不可欠です。これにより、専門性を強化し、市場での価値を最大化することができます。

●設計スキルの重要性：プロジェクトの基盤を築く
適切な設計スキルは、競争力を持つエンジニアとしての成功に欠かせません。特に、システムアーキテクチャやプロダクト設計に関するスキルは、プロジェクトの効率性と品質を高める鍵となります。設計スキルを磨くことで、プロジェクトのスムーズな進行を支援し、生成AIを活用した技術を効果的に導入するための基盤を築くことができます。

●上流工程の重要性：生成AIの影響を踏まえて
近年の生成AIの進化により、要件定義や企画、データ収集計画などの上流工程がますます重要性を増しています。生成AIの力を最大限活用するためには、これらの上流工程での的確な判断や、高度な戦略立案が求められます。高度なAIスキルを持つエンジニアは、これらの工程を通じてプロジェクト全体を成功に導く鍵となります。

●メンターを活用したスキルアップの第一歩
AIスキルを伸ばすためのメンターを探すことができます。AIスキルを磨くことで、キャリアの可能性を広げ、報酬の向上を実現するだけでなく、未来の技術革新に貢献することができます。AIスキルを習得することで、あなたの市場価値を高め、競争力を持つエンジニアとして活躍する道を切り拓きましょう。

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●内容
AI・機械学習・データマイニング・データ解析のフルスタックAIサイエンティストがメンターをします。
1）企画立案：プロジェクトの目的、範囲、期間、予算、リソース、成果物などを明確に定義します。
2）実験計画：プロジェクトの目的に基づいて、実験の設計、方法、手順、評価基準などを決定します。
3）要求定義：プロジェクトの目的に基づいて、必要なデータ、機能、性能、品質などを明確に定義します。
4）要件定義：要求定義に基づいて、システムやソフトウェアの仕様書を作成します。
5）データ収集：必要なデータを収集し、前処理やクレンジングを行います。
6）基本設計：要件定義に基づいて、システムやソフトウェアのアーキテクチャや設計書を作成します。
7）詳細設計：基本設計に基づいて、システムやソフトウェアを内部構成を考案します。
8）プログラム実装：詳細設計に基づいて、システムやソフトウェアをプログラミングします。
9）AIモデル作成：データ解析や機械学習によってAIモデルを作成し、精度や性能を評価します。
10）運用：システムやソフトウェアを運用し、保守・改善・更新などを行います。

これらの工程は一般的なフルスタックプログラミングに共通しています。それぞれの工程で必要な技術やスキルは異なりますが、全体としては一貫したビジョンと戦略が必要です。
まで、わからない時にチャットやビデオ通話で質問していただければ、アドバイスをいたします。