Pythonで学ぶ！
金融機関職員のためのAI・データサイエンス講座

当講座の追補資料

本講座の第２分冊の第２章、第３章の学習にあたっては、CSVファイルをダウンロードする必要があります。
以下のリンクよりダウンロードしてください。
▶︎ [CSVファイルをダウンロードする]

CSVファイルのご利用にあたっての注意事項は、以下よりご確認ください。
▶︎ [CSVファイル利用上の注意を確認する]

受講対象者

営業店・本部担当者（主に法人営業担当、リテール営業担当者）

特色

DX時代の金融機関業務において必須！AI・データサイエンスの基本を身につけよう！

• 近年、ビッグデータの普及、ビジネス現場のDXなどが進むなか、デジタルデータと統計的思考を通じて問題解決をはかる“データサイエンス”が注目されてきました。
• AI技術の発展と生成AIの登場によって、ビジネススキルとしてのデータサイエンスの必要性は一段と高まっています。
• 本講座ではQ＆A形式により、金融機関業務に関するAI・データサイエンスの基礎知識を学びます。
• 機械学習モデルの試作など、ビジネス現場にて使用するデータとツールをもとに、取引先とのコミュニケーションにも役立つデータサイエンスの基本を体感できます。

ご案内

ＦＰ継続学習ポイント（継続教育単位）認定講座

※一般社団法人 金融財政事情研究会 ファイナンシャル・プランニング技能士センター正会員およびFP継続学習システムTM正会員継続学習ポイント取得対象講座（4ポイント）

分冊構成と主要内容

第１分冊　金融機関業務とAI・データサイエンス（入門編）

序章　データサイエンスが世界を変える
第１章　データサイエンスとは何か？
そもそもデータサイエンスとは何ですか／データサイエンスに必要な知識・スキルについて教えてください／ほか
第２章　人工知能（AI）と機械学習
機械学習とは何ですか／AI開発を支える基盤技術について教えてください／ほか
第３章　データサイエンスを支える統計学の基礎～確率分布と仮説検定～
確率変数と確率分布について教えてください／統計的仮説検定とは何ですか／ほか
第４章　データサイエンスを支える統計学の基礎～回帰分析～
相関分析とは何ですか／回帰分析とは何ですか／ほか

第２分冊　金融機関業務とAI・データサイエンス（実践編）

第１章　機械学習の発展と課題
ニューラルネットワークとは何ですか／過学習とは何ですか／ほか
第２章　データサイエンスへの第一歩　～Pythonによる機会学習の基礎～
ロジスティック回帰によるデフォルト確率の予測／Pythonによるロジスティック回帰モデルの推定／ほか
第３章　データサイエンスへの第一歩　～さまざまな機械学習モデル～
決定木／ランダムフォレスト／LightGBM／ほか
第４章　生成AIとデータサイエンスのこれから
生成AIについて教えてください／AI・データサイエンスの活用におけるリスクについて教えてください／ほか
第５章　おわりに

推奨環境

※本講座の受講にあたっては、PC（Excel）を使用できる以下の環境のほか、統計解析ソフトPythonを使用するためのブラウザが必要となります。

• OS　Windowsまたは MacOSの各最新バージョン　　
• Excel　Microsoft Excel最新バージョン
• ブラウザ　Microsoft Edge最新バージョン、Chrome最新バージョン、Safari最新バージョン、Firefox最新バージョン

※通信料等は、受講生様負担となりますので、ご了承ください。