自分を信じて、少しずつでも前に進んでいこう【ITエンジニア編】
今立ち止まっていると思っているあなたにこのメッセージを届けたい、
「自分を信じて、昨日よりも、少しずつでもほんの一歩でも前に進んで欲しい」。
なぜこんなメッセージを送るかと言うと、私も頻繁に迷いが生じて立ち止まる性格だからです。
前段がありご紹介が遅れましたが、私は、中堅IT企業に勤めるITエンジニアです。地頭は物凄く良く見積もって普通程度。昔から、ゲーム(例:1日13時間)や漫画(例:約1000冊)が大好きで、勉強は中間試験・期末試験の直近の2週間以外せずに学生時代を過ごしていました。それでも、授業で分からない点はその場で解決しておき、ポイントを抑えることで、高専首席卒業、国立大工学部卒業、国立院大卒業を経て、自社開発ができるIT企業に就職することができました。IT業界に入ってからは、物凄い技術力の高い人達に囲まれて、少しでもその領域に近付きたくて、仕事と並行して、仕事と関連する勉強を断続的に続けてきました。そのお陰もあり、14年経った今でもIT業界に身を置くことが出来ています(2021年5月22日現在)。
毎日、ほんのわずかでも、少しずつでも良いと思うんです。昨日の自分よりも一歩前に進めるように積み重ねて行きませんか。
入社当時の2007年にIT資格『Oracle DB Bronze10g』の取得から開始させてから、データベース、Linux、ETL(データ加工)及びHadoop(ビッグデータ分析)などの最低限の技術を身に付けていきました。ただ、本当に使える知識として身に付いていると言えるかというと疑問符が浮かびますが。
そして、2015年のIoTや2018年の機械学習・AIへの期待が高まりが到来して以降は、機械学習・AIの基本を抑えるための学習を進めました。特に、精度が高いとされるディープラーニングに強い興味を持ちました。独学は難しいと考え、AIジョブカレの講座を受講を開始し、少しずつですが機械学習・AIの知識が蓄積されています。
AIジョブカレ | 人工知能技術専門プログラミングスクール (aijobcolle.com)
ここからは、私が大事だと考えるIT技術である『データベース』、『クラウド』及び『機械学習・AI』についてどのような書籍や講座を利用して勉強を進めていったかを示していきたいと思います。
1.データベース関連の勉強
当時2007年のリレーショナルデータベースのデファクトスタンダード(業界標準)であったOracleをベースに、それ以降で次々に登場したHadoop(Cloudera,Hortonworks,Pivotal)、Spark、インメモリDB(Redis)、NoSQL(Riak)、データレイクなどの技術に注目しています。
No | 内容 |
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1 |
■Oracle DB Bronze10g 資格の取得 |
2 |
■Oracle DB Silver10g 資格の取得 ・Oracle University(分野:Oracle DB Silver10g)講座の受講 ・書籍「絵で見てわかるOracleの仕組み (DB Magazine SELECTION)」 |
3 | ■Oracleの内部構造への好奇心が湧く
・書籍「絵で見てわかるOracleの仕組み (DB Magazine SELECTION)」 |
4 |
■Oracle 10g on Linux Expert 資格の取得 ・書籍「オラクルマスター教科書 ORACLE MASTER Expert Oracle on Linux編」 ・書籍「徹底攻略 ORACLE MASTER Expert問題集[Oracle 10g on Linux Expert]対応」 |
5 |
■DB設計やSQLを確実なものにするために ・書籍「達人に学ぶDB設計 徹底指南書」による学習 ・書籍「達人に学ぶSQL徹底指南書 初級者で終わりたくないあなたへ」による学習 ・書籍「基礎からのOracle」による学習 ・書籍「楽々ERDレッスン (CodeZine BOOKS)」による学習 |
6 |
■新たな潮流NoSQLの技術を身に付けるために ・書籍「NOSQLの基礎知識 (ビッグデータを活かすデータベース技術)」による学習 |
7 |
■ビッグデータ分析という言葉が格好良く感じて ・書籍「はじめてのHadoop ~分散データ処理の基本から実践まで」による学習 |
8 |
■AIや機械学習を使わずにデータ分析ができるのではないかと考えた ・書籍「10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く」による学習 |
2.クラウド関連の勉強
スマートフォンなどから発生するデータを収集・蓄積・分析するための流れとしては下記のとおりだと考え、どの分野を自分の強みにしていくかを考えています。
(a) データ収集:Azure IoT Hub、Event Hubs、Stream Analytics、エッジ技術
(b) データ加工:ETL(Azure Databricks, Data Factory)
(c) データ蓄積:DB(SQL Database、HDInsight)、DWH(Azure Synapse Analytics、Snowflake)
(d) データ見える化:BI(Power BI Service)、Webアプリ
(e) データ分析:AI、機械学習、統計解析
No | 内容 |
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1 |
■『MCP:70-533 Microsoft Azureインフラストラクチャソリューションの実装』資格取得に向けた活動 ・AzureのIaaS(MCP:70-533)に関する講座の受講 ・「Microsoft Azure 自習書シリーズ」を活用した学習 ・Mindhub認定資格模擬試験による学習 ・書籍「さわってわかる機械学習 Azure Machine Learning実践ガイド」による学習 ・書籍「マイクロサービス with Docker on Azure」による学習 |
2 | ■『MCP:70-533 Microsoft Azureインフラストラクチャソリューションの実装』資格の取得 |
3 |
■『AWS認定ソリューションアーキテクト-アソシエイト(SAA)』資格取得に向けた活動 ・Architecting on AWS講座の受講 ・書籍「合格対策AWS認定ソリューションアーキテクト-アソシエイト」による学習 |
4 |
■『AWS認定ソリューションアーキテクト-アソシエイト(SAA)』資格の取得 |
5 | |
6 |
■GCPのビッグデータサービスと機械学習サービスが学習できるCoursea講座を選択 ・Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals日本語版講座の受講 |
7 |
■オンプレミスからクラウドへのシステム移行が増加すると考え読解を開始 ・書籍「Amazon Web Services 業務システム設計・移行ガイド」による学習 |
8 |
■AWS認定資格SAPの取得に向けた準備を開始 ・書籍「AWS認定ソリューションアーキテクト-プロフェッショナル ~試験特性から導き出した演習問題と詳細解説」による学習 |
3.機械学習・AI関連の勉強
『これからは機械学習・AIの時代』と考えて勉強を開始した記憶があります。正直得意ではない分野ですが、スモールスタートで開始させました。
No | 内容 |
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1 |
■機械学習・AIの学習に挫折し続けてきたために何かを変えたいと考え再始動 ・書籍「Pythonで動かして学ぶ! あたらしい機械学習の教科書」による学習 ・書籍「Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎」による学習 |
2 |
■ディープラーニングの概要を掴むための学習 ・書籍「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」による学習 |
3 |
■AIエンジニアへの単なる憧れを払拭するために読解 ・書籍「機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする」による学習 |
4 |
■統計知識の底上げするための学習 |
5 |
■E資格受験要件を満たすための活動 ・AIジョブカレの『ディープラーニング講座』の受講、最終試験合格 ・AIジョブカレの『機械学習講座(Eラーニング)』の受講 ・AIジョブカレの『Python+数学講座(Eラーニング)』の受講 |
6 |
■E資格の受験勉強を開始したが途中で諦めてしまい・・・ |
7 |
■もう一度自分の中にAIの息吹を芽生えさせるために受講を決意 ・AIジョブカレの『ケーススタディ実演講座』の受講 |
謝辞
最後まで読んでいただき、誠にありがとうございました。
心より感謝を申し上げます。
自分の好きなことだけをやって生活ができればそれが一番良いと思います。しかし、私のように、それが実現できない人もいると思います。そんな方々に少しでも勇気を感じて欲しいと思いました。最初は苦しい仕事だったとしても、続けることでその中で楽しみや面白みが垣間見えることがあると思うのです。そして、いつの日か、積み重ねることでしか見えない景色をこの瞳で見てみたい、そう信じて今日も一歩でも前に進んでいきたいと思います。