Financial
金融機関向けデータサイエンティスト
養成講座
データサイエンスを実践的・効率的に習得
データサイエンスを実践的・効率的に習得
本講座は金融機関向け演習データを用いたデータサイエンティスト養成講座です。
金融機関データの分析に用いられる分析手法のしくみ・活用方法の理解と共に、
金融機関におけるデータの特性に合わせた演習により、実践的解析力、問題解決力の習得を目指します。
統計検定2級取得
無料サポート
検定2級対応講座
無料受講可能
料金・研修時間・修了認定要件
| 料金 | 50万円（税込） |
|---|---|
| 受講方法 |
1)対面受講（研修室） 2)オンラインLive受講
|
| 研修時間 | 54時間（4ヶ月） |
| 修了認定要件 |
下記3 要件を満たした場合、修了認定証を交付
|
<不合格の場合>
- 1．受講不足の場合は、アーカイブ受講をして頂きます。
- 2．総合テスト不合格の場合は、再受講をお勧めし、再試験を受けて頂きます。
- 3．課題解決プレゼンテーションに不合格の場合は、課題レポートを提出して頂きます。
- 4．総合的に審査し、合格と認められた場合は、修了認定証を交付します。
講義スケジュール
年３回（2月・6月・10月）開講されます。
講義スケジュール講座説明
（再生時間：9分03秒）
講師メッセージ
（再生時間：3分55秒）
演習実例
| 過去10年間の年度別売上高平均を幾何平均によって求める。 | 試験成績結果についてヒストグラムによって分布を調べる。 |
| 報酬一覧データについて箱ひげ図を作成し外れ値を検出する。 | 研修前後の成績についてZ値（偏差値）により比較する。 |
| ATM利用回数について昨年度の利用回数との違いについて調べる。 | ATM利用回数と無担保ローン残高の関係について調べる。 |
| 給与振込みの有無による定期預金残高の違いについて検討する。 | 過去の販売促進費と住宅ローン成約件数への効果について検討する。 |
| 金融商品の好感度について男女による違いについて比較する。 | 新規金融商品における商品説明の有無による理解度の違いを調べる。 |
| 年間ATM 利用回数と流動性預金残高について分析する。 | 地域・年代による顧客対応満足度の違いについて検討する。 |
| ソーシャルメディアの口コミについて分析する。 | 給振、投信口座の有無による預金残高及びローン残高の違いについて調べる。 |
| 新規金融商品の知名度を、既存主力商品と比較する。 | 定期性預金と、流動性預金、ローン残高、給振の有無、投信の有無等で説明する。 |
| 投資信託について、説明前後による理解度の違いについて判断する。 | ネットバンキンキングの利用回数と普通預金残高について検討する。 |
| 売上高と、広告費、人口、DM 発送数の関係について検討する。 | 年齢階層と預金種別及びローン種別残高の関連性を明らかにする。 |
| 定期預金残高と住宅ローン残高の関連についてについて調べる。 | 商品別に、売上高の構造について年度別に比較し問題点を明らかにする。 |
| 価格と、諸要因の関係についてニューラルネットワークを構築する。 | イメージ調査結果についてK-meansにより分類する。 |
| 形態素エンジンを用いて文章について形態要素解析を行う。 | 問い合わせデータをk-means法によりグループに分類する。 |
| 予測モデルについてニューラルネットワークを用いて精度を向上させる。 | レビューコメントデータからワードクラウドを作成する。 |
| モニターアンケートについて諸観点から分析する。 | 支店別売上高を対数グラフにより比較する。 |
| 新製品の売上高を主力製品の売上高と関連付けて予測する。 | 短期的な将来について指数平滑法により予測する。 |
| 時系列データからトレンド、季節指数を分離し求める。 | 過去3年間の百貨店売上高実績から次年度の月別売上高を予測する。 |
| 市場規模を、トレンド、季節指数を用いた回帰分析により予測する。 | 外れ値を含むデータについて売上高を予測する。 |
| 保険加入の是非について統計的意思決定法により検討する。 | 評価基準を設定し、階層化意思決定法（AHP）により決定する。 |