## 未経験でもデータサイエンティストになれる？

AIやビッグデータの活用によって新たなビジネスチャンスが生まれることもあり、各企業でデータサイエンティストの存在が重要視されています。**データサイエンティストは高度な専門知識を必要とする職種ですが、IT業界未経験でもなれるのでしょうか？**

以降で、データサイエンティストに求められる条件やデータサイエンティストが活躍する企業を紹介します。また、データサイエンティストの年収も紹介しますので、参考にしてください。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

データサイエンティストへの応募条件は、企業によって異なります。求められるスキルや実績はさまざまですが、**プログラミング経験1年以上、Python/Rによる機械学習プログラムの実装経験、解析ツールを使用した分析コンサルティング経験などが例として挙げられます。**

歓迎条件として挙げられているものには、データ整理や解析などといったデータに関する業務経験、数学が得意な人などがあります。

【参考】：[データサイエンティストの求人｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0109001/result.php?utm_campaign=acv12)

### データサイエンティストが活躍する企業

データサイエンティストが活躍する企業には、以下のような企業があります。

・*総合商社系SIer*
・*コンサルティングファーム*
・*ITコンサルティング会社*
・*データ分析請負会社*

上記以外の企業でも、さまざまな企業でデータサイエンティストが必要とされています。データサイエンティストは商品開発や顧客獲得などといった売り上げに直結する重要な仕事を任されており、**業界・業種問わず重宝される存在と言えます。**

### データサイエンティストの年収

データサイエンティストの年収は、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種の高度SE・ITエンジニア（基盤設計担当・ITアーキテクト）を参考にすると、平均年収778万円（※2023年2月執筆時点）と分かりました。

国税庁2020年発表の民間給与実態統計調査における民間企業平均年収は433万円なので、データサイエンティストは一般平均年収よりやや高いことが分かります。

高度な専門スキルを必要とされる職種のため、データサイエンティストの年収も日本の平均年収よりやや高くなっています。ちなみに、似た職種であるデータベースエンジニアの平均年収は、「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」によると424万円です。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月から2020年12月の間でマイナビエージェントに登録いただいた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf?_fsi=AZhJ8QDV&_fsi=AZhJ8QDV)

データサイエンティストとは？気になる市場性や年収を解説！

## データサイエンティストの仕事とは

データサイエンティストの仕事内容は幅広く、データの収集、分析、分析結果の検証などをします。ここでは、データサイエンティストの仕事内容について具体的に説明します。

### ビッグデータを活用してビジネスに活かす

多くの企業では商品開発やマーケティングのために、トレンドや顧客の嗜好などを把握することが重要になっています。そのためには多くの情報を収集し、分析した結果から課題や新たなアイディアを見つけることが必要です。

そこで必要になるのが、**データを分析し・その意味を発見し・ビジネスに活かす仮説を立てる「データ×ビジネス」のプロであるデータサイエンティストです。**

データサイエンティストの仕事は、**ビジネスの課題をデータから抽出するところから始まります。**システム開発に置き換えるなら、要件定義のさらに上流工程の「何をするのか」から始めるとも言えます。

つまり、データサイエンティストの仕事はIТスキルやプログラミング技術以外に、ビジネスの課題を抽出したりデータから筋の良い仮説を立てたりすることが必要となっています。

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## データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは、IТスキル・統計学・マーケティングの3つです。ここでは、その重要な3つのスキルについて詳細を解説します。

データの抽出や加工・分析もすべてコンピュータで行うため、**データサイエンティストにはエンジニアリング、IТスキルは必須です。**最もよく使われるプログラミング言語は、統計解析に必要な「R言語」、AIでの統計処理（機械学習）に必要な「Python」などです。

また、データベースの操作に必要な「SQL」も使用することがあります。

統計学は、**そのままでは意味をなさないデータから意味を正しく読み取る学問です。**データ相互の見せかけの相関関係（偽相関）に惑わされずに、仮説を立ててデータから意味を検証するには統計学の知識が欠かせません。統計学を学ぶには、確率論や行列などの数学的知識も必要です。

### マーケティング、ビジネスのスキル

データサイエンティストの役割はデータをビジネスに活かすこと、端的に言えば会社がより利益を上げるための仕事をすることです。そのため、マーケティングや自社のビジネスについても理解する必要があります。

また、**データに基づくビジネス戦略を実行するには、社内の多くの部署との協業が必要です。**そのため、コミュニケーション能力やプレゼンテーション能力などのヒューマンスキルも必要です。

データサイエンティストを目指すエンジニアがまず取得したい資格7選！

## 未経験からデータサイエンティストを目指すには

IT業界未経験の方がデータサイエンティストになるためには、どのようなスキルや知識が必要なのでしょうか。ここでは、IT業界未経験の方がデータサイエンティストを目指す際に必要とされる知識やスキルを紹介します。

### プログラミング言語の知識を身に付ける

データサイエンティストにもプログラミング言語の知識が必要です。**よく使うプログラミング言語には、Java・Python・Rなどがあります。**プログラミング言語は、参考書・オンライン学習・プログラミングスクールなどで学ぶことができます。

データベース関連では、ビッグデータの活用には欠かせないHadoop・保存システムなどに関わるMySQL・NoSQLなどの運用スキルを求められます。

【参考】：[Hadoop とは– AWS公式](https://aws.amazon.com/jp/elasticmapreduce/details/hadoop/)

### 数字に騙されない統計学の知識を身に付ける

統計学をきちんと学ぶことも重要です。*統計学はデータから価値のあるものを抽出する際に必須となる知識で、仮説を作るにも仮説を検証するにも統計学の知識が必須です。*

ビジネスに活かすという観点から統計学を見ると、確率分析・相関関係（偽相関・因果関係）・統計的検定・回帰分析の4つを理解することが求められます。**データを可視化するときに、数字に騙されないための基礎知識と言えます。統計学は、確率や行列などの数学的知識があると効率良く学べるでしょう。**

### マーケティング知識とビジネスマインドを持つ

ビジネスマインドもデータサイエンティストとっては重要です。**市場や顧客を理解し、チームで戦略を立てて実行するといったビジネスマインドは、データサイエンティストにとって最も重要なスキルとも言えます。**

また、クライアントや関係部署の人と積極的に関わる、プロジェクトリーダーを務めるなどでコミュニケーション能力を養うことも、データサイエンティストとして働く際に役に立つでしょう。

システム開発の世界で言うと、UI（ユーザーインターフェイス）、UX（ユーザーエクスピアリエンス）が重視されるため、*「顧客発想」ですべてを見る姿勢を身につけることも、データサイエンティストになったときに役立ちます。*

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## データサイエンティストになるための勉強方法

文系出身かつIT未経験でデータサイエンティストに必要な知識やスキルがゼロの状態だとハードルは高いかもしれませんが、新卒ではなく*既に社会に出て働き始めている20代・30代でもポテンシャル採用のチャンスはあります。*

IT業界は未経験でもマーケティング職やアナリストなど分析職の経験があれば、あとは足りないITスキルを補うだけなので、データサイエンティストへの転職もしやすいです。

未経験の状態でも、以下のような方法で学習を重ね、さらに資格も取得すれば転職活動を有利に進められるでしょう。

### 基本的なスキルを身に付ける方法

データサイエンティストに必要な知識やスキルを身に付ける方法としては、書籍で学ぶ・講座を受講する・プログラミングスクールに通うなどの方法がありますが、**未経験の方には独学ではなく講座やスクールを利用することをおすすめします。**

以下で紹介する2つの講座のほかにも、民間のさまざまな講座やスクールがあります。必要に応じて参考書などの書籍や無料で公開されている動画なども活用することで、より充実した学びになるでしょう。

*■データサイエンス・オンライン講座*
総務省統計局が提供する、社会人や大学生に向けたデータサイエンス講座です。誰でも無料で受講することができ、5週（＋補講・演習）に渡ってビジネスの現場で求められるデータサイエンスの基礎を習得します。

【参考】：[社会人のためのデータサイエンス演習](https://gacco.org/stat-japan2/)

*■現代統計実務講座*
一般社団法人実務教育研究所が運営する文部科学省認定の通信講座です。カリキュラムは8単元構成になっており、統計の知識と実践力を培うことができます。1か月1単元として約8か月で修了可能です。

【参考】：[現代統計実務講座 - 内閣府移行認可](https://www.jitsumu.or.jp/courselist/statistics)

データサイエンティストになるのに資格取得は必須ではありませんが、**取得しておくと自身のスキル証明になるので転職活動の際にも役立ちます。**データサイエンティストを目指す方におすすめの資格には、以下のようなものがあります。

*■情報処理技術者試験*
IPA（情報処理推進機構）が主催するIT全般に関する資格試験です。12の試験区分があり、中でも基本情報技術者試験やデータベーススペシャリスト試験はデータサイエンティストにおすすめです。

【参考】：[情報処理技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/)

データベーススペシャリストに一発合格できる？おすすめの参考書8選

*■データサイエンティスト検定*
2021年4月に一般社団法人データサイエンティスト協会が開始した、データサイエンスに特化した唯一の検定です。新しい検定資格ではありますが、データサイエンティストを目指す方は取得しておきたい資格の1つです。

【参考】：[データサイエンティスト検定 リテラシーレベル｜一般社団法人データサイエンティスト協会](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

*■統計検定*
一般財団法人統計質保証推進協会が主催する全国統一試験です。統計学に関する知識や活用力を評価します。統計のスキルはデータサイエンティストに必要不可欠なものです。

【参考】：[統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/)

統計検定1級とは？取得するメリットや勉強方法を徹底解説！

*■データベース系の資格*
データサイエンティストはデータベースを操作するのに必要な「SQL」を扱うこともあるため、データベース系の資格も有効です。有名なものでは、ORACLE MASTERやOSS-DB技術者認定試験などがあります。

【参考】：[ORACLE MASTER Portal](https://www.oracle.com/jp/education/index-172250-ja.html)
【参考】：[OSS-DB](https://oss-db.jp/)

SQLとは？概要・できること・プログラミング言語との違いを解説

オラクルマスターは難しい？試験区分と出題範囲から難易度を解説

## IT業界未経験からデータサイエンティストを目指すには

すべての企業にDX（デジタルトランスフォーメーション）が必要と言われており、ビッグデータの活用が企業にとって重要となっています。データを活用して企業にとっての課題・ビジネスチャンスを見つけるデータサイエンティストは、さまざまな企業で必要とされています。

**IT業界未経験からデータサイエンティストを目指すには、プログラミング言語といったITスキルに加え、統計学やマーケティングなどの知識を身に付ける必要があります。**また、実際に転職活動をする際は、IT業界未経験でも採用している企業を選ぶことになるでしょう。

しかしIT業界未経験の方は特に、企業選びや選考などをどのようにアプローチをすれば良いのか、分かりづらいと思います。

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データサイエンティストは各企業で人材が不足しており、需要性のある職種の1つです。そのため、IT業界未経験でもスキルや実績等があれば採用を検討する企業もあります。本記事では、データサイエンティストに求められるスキルやIT業界未経験から挑戦する方法などを解説します。

データサイエンティストの人材が不足しており、IT業界未経験でもスキルや実績があればなれる可能性がある

データサイエンティストを目指すなら、統計学とマーケティングを学ぼう

IT業界未経験からデータサイエンティストになるにはさまざまなスキルの習得が必要

未経験でもデータサイエンティストになれる？必要な知識・スキルとは

**▼ITエンジニアにおすすめの資格一覧をご紹介！**

ITエンジニアも資格がある方が有利？おすすめの関連資格を解説！

## ゲームプログラマーになるための資格とは？

家庭用ゲームからスマートフォン向けゲームまで様々なゲームが世の中にある中、そういったゲームを自分の手で作りたいと思っている方も多いのではないでしょうか。特に、ゲームのメインプログラムを設計する「ゲームプログラマー」という職種に興味がある方は少なくないはずです。

**本記事では、ゲームプログラマーになりたいと考えている方向けに、その仕事内容を説明するとともにおすすめの資格を紹介していきます。**

## Unity認定資格のほか言語特化の資格もおすすめ

結論から言うと、ゲームプログラマーを目指すのにおすすめの資格には、**ゲームエンジンの使いこなしに関する資格や、ゲーム製作で使われるプログラミング言語に特化した資格があります。**前者にはUnity認定資格があり、後者にはOracle認定JavaプログラマやC言語プログラミング能力検定試験があります。

このあと、ゲームプログラマーについての基礎知識を説明したのち、これらの資格の詳細を解説していきます。また、ゲームプログラマーを目指すにあたって資格は必須ではなく、未経験者を採用する優良企業に転職するという手段もあります。

Unityとは？入門情報から特徴や活用方法・事例まで解説！

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まずはゲームプログラマーの基礎知識を説明していきます。ゲームに興味はあるけれど、ゲームのプログラムを作成する職種がどのような仕事をするかは、詳しく知らない方もいるでしょう。ここでは、ゲームプログラマーの仕事内容や向いている人、年収についても解説します。

### ゲームプログラマーの仕事内容

ゲームプログラマーの仕事内容はその名の通り、プログラミングがメインです。しかし、プログラミングだけをすればよいわけではなく、上位職であるディレクターやプランナーとの仕様の擦り合わせも行わなければなりません。具体的な仕事の流れは以下のような形です。

*■要件定義*
まずはゲームディレクターやプランナーが検討したゲームの企画が技術的に実現できるかを検討します。そして、どのようなプログラム構成にするかの要件を定義し、仕様書を作成します。後戻りがないよう入念な検討が必要であり、最も重要なフェーズと言えます。

要件定義書とは？仕様書との違いや書き方のポイントを解説

*■プログラミング*
次に要件定義に基づいて実際にプログラミング作業を行います。多くはゲームの開発環境の整備からスタートし、仕様書をもとにプログラミング作業を行っていきます。無駄な処理がなく、見やすいコードを作成できるかが、プログラマーとしての腕の見せ所です。

プログラミングの考え方とは？プログラミング脳の鍛え方を徹底解説！

*■テスト*
完成したプログラムに対してテストを行い、仕様書通りのプログラムになっているかを確認していきます。ゲームの内容によっては無数のテストパターンを検証する必要があり、不具合が発見された場合はすぐさま原因究明と修正を行わなければなりません。

バグの数が多いと修正に時間がかかり、長時間労働になることもあります。

システム開発の工程の「単体テスト」と「結合テスト」の違いを徹底解説！

### ゲームプログラマーに向いている人

続いて、ゲームプログラマーに向いているのはどのような人なのでしょうか。以下のようなタイプが向いていると思われます。

*■ゲームが好きな人*
1番の前提としてゲームが好きなことが挙げられます。仕事の中で常にゲームと向き合わないといけませんが、好きであればそれがモチベーションの維持になるでしょう。

*■プログラミングが好きな人*
プログラマーとして働くにあたり、プログラミング自体が好きであることは大きなアドバンテージです。ゲームが好きなことと同じで、仕事自体のモチベーションを高められるでしょう。

*■好奇心が旺盛で新しいものが好きな人*
ゲーム業界では、VR技術のように日々新しい技術が取り入れられ、新たなゲームが生まれています。そのため、プログラマーの仕事も日々新しいことの連続です。そういった仕事は好奇心旺盛な人には向いているといえます。

ゲームプログラマーの年収はどの程度なのでしょうか。ここでは、プログラマーという括りで見ていきます。

プログラマーの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は344万円（※2023年3月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のSE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、マイナビにおいてプログラマーは一般平均年収よりもやや低めでありますが、経済産業省のデータでは高めに出ています。調査媒体によって年収にはバラつきがあることが分かります。

ゲームプログラマーといってもUnityに特化した仕事、C++やJavaを駆使しないといけない仕事など、求められるスキルは様々です。こうした仕事内容で年収は異なってくるでしょう。

また、**プログラマーとして経験を積めば、上位職であるディレクターやプランナーへキャリアアップ可能ですので、さらなる年収アップも目指すことができます。**

【参考】：[マイナビエージェント/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## ゲームプログラマーにおすすめの資格

ここからは本題となる、ゲームプログラマーを目指すにあたっておすすめできる資格を紹介していきます。ゲームに関するものからある言語に特化したものまで4種類を紹介します。

ゲーム関連の資格の中で最も代表的なものが「Unity認定資格」です。

Unityはユニティ・テクノロジーズが開発しているゲームエンジンであり、PCやスマートフォンなど様々なプラットフォームに対応しているという特徴があります。開発の敷居の低さから、様々なゲームで使用されており、Unityを使いこなせれば活躍のチャンスも広がります。

Unity認定資格は、Unityに関する技術力を問う資格試験であり、開発公式であるユニティ・テクノロジーズが主催しています。4つのレベル区分があり、さらにそれぞれの区分の中には合わせて9つの種類があります。

*初心者におすすめなのはユーザーレベルのプログラマー試験ですが、Unity自体の知識に加えてC#も使いこなせる前提である点に注意しましょう。*

【参考】：[Unity認定資格ユーザーレベルプログラマー](https://unity.com/ja/products/unity-certifications/user-programmer)

Unityでできること・できないことを解説！特長や事例も紹介

ゲームプログラマーはプログラミングをするだけが仕事とはならず、グラフィック作成なども担当しなければならない場合があります。そういった場面を想定した上でおすすめなのはCGエンジニア検定です。

本試験では、ゲームに限らずCG作成全般に関する知識や技術が問われます。*プログラミングだけでなくグラフィック作成のスキルも身につけておけば、ゲームプログラマーとしてのスキルアピールにもなるでしょう。*

【参考】：[CGエンジニア検定](https://www.cgarts.or.jp/v1/kentei/about/cg_engineer/index.html)

スマートフォンを含めて多くのゲームではJavaが使われています。Javaは非常にメジャーな言語であり、Javaのスキルはゲームプログラマーとしての力量をアピールする材料にもなるでしょう。そんなJavaの資格が「Oracle認定Javaプログラマ」です。

Oracle社が認定する本資格では、Javaプログラマとしてのスキルが問われており、ブロンズ、シルバー、ゴールドの3段階のレベルが存在します。*ブロンズは国内のみの資格でアピールするには弱いため、初心者であってもシルバーレベルの資格を目指して頑張るとよいでしょう。*

【参考】：[Java SE 11 Programmer I](https://www.oracle.com/jp/education/certification/1z0-815-jpn-48261-ja.html)

### C言語プログラミング能力検定試験

C言語はコンピュータが実行する機械語に最も近い言語であり、処理速度が高速であるため、ゲーム開発においても重宝されています。一方、C言語はかなり難易度の高い言語であるとも言われています。

そんなC言語のスキルをアピールできれば、ゲームプログラマーとしての技術力を示すことにもなるでしょう。そのための資格が「C言語プログラミング能力認定試験」です。3級から1級までレベルがあり、*3級は基礎的な内容で非常に簡単であるため、未経験者の方でも安心して臨むことができます。*

【参考】：[C言語プログラミング能力認定試験](https://www.sikaku.gr.jp/js/cpjv/cp/introduction/)

## ゲームプログラマーになるためには

ここまででゲームプログラマーを目指すのにおすすめの資格を紹介してきました。しかし、実際のところゲームプログラマーに資格は必須ではありません。資格を取得しなくとも就業する道はいくつかあり、ここではその手段を紹介していきます。

ゲームプログラマーがきつい理由は？悩み・魅力・将来性を徹底解説

ゲームプログラマーに必要なプログラミングスキルは独学によっても身に付け、アピールすることができます。具体的には、自らゲームを製作し、それをポートフォリオとする方法です。

個人製作であれば、無料でゲーム製作を行うことができるツールや開発環境も世の中には多々あり、それらを活用することで様々なゲームを製作可能です。この場合、*書籍や学習サイトなどを駆使した地道な努力が求められるためハードルは高めと言えます。*

### 未経験者採用の優良企業を目指す

ゲーム製作経験や資格がなくともゲームプログラマーになる方法として、おすすめできる方法が、未経験者採用を行う優良企業に就職することです。

こういった企業では前職でのプログラマーやエンジニア全般のスキルが重視されるため、ITエンジニアとしてどれだけのスキルを持っているかが重要なポイントです。一方、*エンジニアとして未経験であっても採用を行っている企業も存在するため、多くの方にチャンスがある方法と言えます。*

まだエンジニアとしての知識にも自信がない方におすすめできるのが、スクールに通う方法です。スクールでは、*例えば代表的なゲームエンジンのUnityに特化したコースがあり、一からスタートして自作ゲームの開発までを行うこともできます。*

こうしたスクールの1つにTECH STADIUMがあり、UnityコースではオンラインでUnityによるゲーム開発を学ぶことができます。

【参考】：[TECH STADIUM Unityコース](https://tech-sta.com/unity/)

## 未経験からゲームプログラマーを目指すために

本記事では、ゲームプログラマーの仕事内容を解説するとともに、目指すにあたっておすすめできる資格を紹介しました。ここで挙げた具体的な資格の勉強を頑張るのもよいですが、上述したように、**業界未経験者であれば、未経験者を採用する優良企業に転職することが大きな近道です。**しかし、数ある求人の中から、そういった優良企業を探すことは非常に難しいでしょう。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。

<center>[*『マイナビIT エージェント』*なら、 IT業界に精通した専任アドバイザーと豊富な求人で、 あなたの転職活動を丁寧にサポートします。](https://mynavi-agent.jp/entry/?genre=26&utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

## その他のゲームプログラマー関連記事

その他、ゲームプログラマーに関連する内容は、下記の記事でもご紹介しています。ぜひ参考にご覧ください。

[ゲームデバッガーとは？仕事内容や年収、必要なスキルを解説](https://and-engineer.com/articles/YBwM3xEAACUA5Wkj)

[ゲームエンジニアとは？未経験者向けに向いている人や将来性を解説！](https://and-engineer.com/articles/YBfAyRAAACYAjPoo)

[ゲームプログラマーがきつい理由は？悩み・魅力・将来性を徹底解説](https://and-engineer.com/articles/Ym0S8RAAACMA6K3S)

[ゲームエンジニアの仕事がきついと言われる理由とは？転職成功の秘訣も解説](https://and-engineer.com/articles/Ymu-DxAAACIA4qt_)

[ゲームプログラマー向けの資格とは？未経験から目指す方法も紹介](https://and-engineer.com/articles/ZCWCnREAAH-qG62P)

[ゲームプログラマーに必要な言語は？学ぶべきゲームエンジンや目指し方](https://and-engineer.com/articles/ZB1dGhEAAH-q_lxH)

[ゲームプログラマーになるには？必要なスキルやロードマップを解説](https://and-engineer.com/articles/ZyMJWhEAACEATDNa?s=unclassified)

ゲーム好きなら誰もが気になるゲームプログラマーを目指すにあたり、どのような資格が必要か気になる方も多いはずです。本記事では、ゲームプログラマーの仕事内容を説明しつつ、おすすめの資格や目指す具体的な方法も紹介していきます。

ゲームプログラマーはプログラミングだけでなく、ゲーム企画の実現性検討も行う必要がある

ゲームプログラマー向けの資格にはゲームエンジンUnityの資格やCやJavaなど言語の資格がある

ゲームプログラマーを未経験から目指すなら未経験者採用企業を狙うのがおすすめ

ゲームプログラマー向けの資格とは？未経験から目指す方法も紹介

PyTorchは数あるPython向けの機械学習ライブラリの1つであり、近年人気が高まっているものでもあります。Pythonを使ったAI開発を考えている方の多くが聞いたことはあるはずですが、どのように使えばよいかよく分からない方も多いのではないでしょうか。

本記事では、**PyTorchの概要を説明しつつ、入門としての基本的な使い方やより深く学ぶための方法を解説していきます。**

PyTorchとは、2016年からリリースされているPython向けの機械学習ライブラリです。Facebookで開発された本ライブラリは、他のPythonライブラリと同様にオープンソースであり、誰でも無料で使用することができます。*その自由度の高さや使いやすさから、世界中のユーザの中で人気が高まっており、アップデートも盛んに行われています。*

これからPythonを使ってディープラーニングを含むAI開発を行いたいと考えている方にとって、その概要や使い方を知っておいて損はないでしょう。

【参考】：[Pytorch](https://pytorch.org/)

PyTorchとは？特徴やメリット・デメリット等の入門情報を解説

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

PyTorchを使うとどのようなことができるのでしょうか。機械学習向けに開発されただけあり、線形回帰などの基本的な回帰計算や、ニューラルネットワーク生成などディープラーニング関連の処理も容易に行うことができます。

他の大手の機械学習ライブラリが備えている自動微分、GPU連携機能も含まれているため、他のライブラリに比べて劣っているということもありません。

ただし、*PyTorch はニューラルネットワークの構築方式に「define by run」を採用しており、ここがKerasやTensorFlowなど他のメジャーなライブラリが採用している「define and run」と異なる点です。*どちらの方式もメリットはあるので、使用目的に応じてライブラリを使い分けましょう。

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

PyTorchを使用するにあたってのメリットは以下の通りです。

◼︎*直感的にコーディングを行える*
PyTorchがサポートするデータ型のTensorはNumpyと使い方が非常に似ているため、使い勝手が良く、Pythonを扱ったことがあればスムーズにコーディングを行うことができるでしょう。TensorがGPU演算にそのまま使える点もそれを助けています。

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

NumPyのインストール手順！トラブル対応法も解説！

◼︎*ニューラルネットワークのデバッグがし易い*
ニューラルネットワークの構築方式に「define by run」を採用しており、ネットワークにデータを流しながら構築を行うことができます。他のライブラリでは「define and run」であらかじめネットワークを構築する必要があり、デバッグがし辛く、初心者にとっては扱いづらいという点があります。

◼︎*最先端のアルゴリズムを活用できる*
上記のメリットもあり、PyTorchは研究分野で非常に活発に使われています。そのため、最先端の研究結果を自分で試してみることができ、AI関連の技術についても最先端を取り込むことも可能です。

PyTorch についての概要を説明してきました。次に、実際に使っていくにあたって知っておくべき基礎知識を説明します。

PyTorchは他のライブラリと同様にパッケージをインポートして使用する形であり、*torchというモジュールがベースです。*その下に、機械学習に関連した以下の代表的なパッケージが付属しています。

- autograd・・・自動微分を行うためのパッケージ
- nn・・・ニューラルネットワークを構築するためのパッケージ
- optim・・・パラメータ最適化アルゴリズムが含まれるパッケージ
- utils.data・・・主にデータ操作を行うユーティリティ関数が含まれたパッケージ
- onnx・・・Open Neural Network Exchangeと呼ばれるニューラルネットワークを他ライブラリと共有できる機能を持ったパッケージ

もちろん上記はほんの一部で、公式ページでは膨大なパッケージから構成されていることが分かります。

【参考】：[PyTorchの構成](https://pytorch.org/docs/stable/)

PyTorchではデータ操作を容易に行うために、独自のデータ形式Tensorが定義されています。*torchの下に構成されているtensorは、GPU上でもそのまま使用できる上に、numpyのndarrayを扱うようにデータ操作を行えるため、非常に使い勝手がよい型です。*2次元のベクトルや行列も簡単に定義できます。

例えば、以下のような形です。

```vector_sample = torch.tensor([1,2])
matrix_sample = torch.tensor([1,2],[3,4])```

ランダムなデータも以下のようにtensor型で作成可能です。

この例では、3×4のサイズで各要素が0～1の間でランダムとなる行列を生成することができます。

機械学習、とりわけディープラーニングを扱っていくには、高速演算を行えるGPUとの連携が欠かせません。*PyTorchでもコード内で明示的にGPU演算を行うことができます。*

Tensor型はそのままの状態でGPUへデータを転送することができるだけでなく、初期化の時点でGPU上にTensorを作成することもできます。

```tensor_gpu = torch.tensor([1,2], device=torch.device('cuda'))```

以下がGPUとCPU間でのデータやり取りの例です。

```tensor_cpu = tensor_gpu.to('cuda')
tensor_gpu = tensor_cpu.to('cpu')```

PyTorchの基礎を解説した次は、実際のコーティングにおける使い方を説明していきます。ここでは、データセットに対してニューラルネットワークで機械学習を行っていく例を紹介します。

まずは基本として、機械学習に使用するデータセットの定義方法です。*PyTorchではDataset型と呼ばれる独自のデータセット型が用意されており、この型を使用して機械学習を進めることが基本です。*この型では、通常のデータセットと同じく特徴量Xとラベルyから構成されていますが、それぞれTensor型になっているところが特徴的です。

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