金融AI予測分析 実践学習プログラム
現代の金融業界で求められる予測分析技術を基礎から実践まで体系的に学びます。2025年秋期開講予定の6ヶ月集中コースで、実際のデータを使用したプロジェクト中心の学習を通じて、金融分野での分析スキルを身につけることができます。
詳細資料のお問い合わせプログラム構成と学習内容
6つのモジュールで構成された段階的な学習プログラムです。各モジュールは理論学習と実践演習を組み合わせ、金融業界での実際の課題解決に必要な分析技術を習得できるよう設計されています。週末を中心とした授業構成で、働きながら学習を継続できます。
金融データ分析基礎
金融市場データの特性と基本的な分析手法を学習します。統計学の基礎から始まり、金融データ特有の性質について理解を深めます。
- 統計学と確率論の基礎
- 金融市場データの種類と構造
- 時系列データの特性
- データ前処理の実践技法
予測モデルの理論
機械学習を活用した予測モデルの構築理論を学習します。回帰分析から始まり、より高度な予測手法まで段階的に習得します。
- 線形回帰と非線形回帰
- 時系列予測モデル（ARIMA、GARCH）
- 機械学習アルゴリズムの選択
- モデル評価と検証手法
リスク分析と評価
金融リスクの測定と管理について学習します。VaR計算からストレステストまで、実際の金融機関で使用される手法を習得します。
- 市場リスクの測定方法
- VaR（バリューアットリスク）計算
- ストレステストの設計
- ポートフォリオリスクの評価
AIを活用した予測分析
深層学習やニューラルネットワークを金融データに適用する手法を学習します。最新のAI技術の金融分野での活用方法を実践的に習得します。
- ニューラルネットワークの基礎
- LSTM（長短期記憶）の活用
- 強化学習による投資戦略
- 自然言語処理による市場分析
実践プロジェクト
実際の金融データを使用したプロジェクトを通じて、これまで学習した技術を統合的に活用します。チーム形式で実際の業務に近い経験を積みます。
- プロジェクト計画と設計
- 実データでの分析実装
- 結果の解釈と報告書作成
- プレゼンテーションと議論
業界動向と応用
金融業界の最新動向と予測分析技術の応用例について学習します。RegTech、FinTechの発展とともに変化する分析ニーズに対応できる知識を習得します。
- RegTechと規制対応
- ESG投資分析の手法
- 暗号資産市場の分析
- キャリア開発と継続学習
マルティン・ヴァンデルベルク
主任講師・金融工学博士
エリザベス・カモフスカ
データサイエンス専門講師
ナタリア・ゼルゲル
実践プロジェクト指導講師
このプログラムは単なる理論学習ではなく、実際の金融現場で直面する課題を想定した実践的な内容になっています。私たち講師陣は全員、金融業界での実務経験を持ち、現在も研究や コンサルティングに携わっています。受講生の皆さんには、机上の学習だけでなく、実際のデータを扱い、現実的な制約の中で分析を行う経験を積んでいただきます。金融業界は技術革新が著しく、私たち自身も常に学び続けています。そういった姿勢を受講生の皆さんにも共有し、共に成長していけるプログラムを目指しています。
— プログラム開発チーム一同
2025年秋期プログラム募集概要
2025年10月開始の6ヶ月集中プログラムの募集を開始いたします。定員制の少人数クラスで、質の高い学習体験を提供します。受講をご検討の方は、まずは詳細資料をご請求ください。
※ 本プログラムは専門的な学習内容です。事前の面談にて、受講に必要な基礎知識や学習意欲について確認させていただきます。全ての方のキャリア向上を保証するものではありませんが、真摯に取り組まれる方には、可能な限りのサポートを提供いたします。