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

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。
• デジタルマーケティングや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、お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
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。/データサイエンスはどのように活用されていますか。/ほか
第２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 二項分布と正規分布について教えてください。／仮説検定とは何ですか。／ほか
第３章　データサイエンスを支える統計学の基礎　
回帰分析 回帰分析とは何ですか。／モデルとは何ですか。／ほか 第４章　人工知能（AI）と機械学習 人工知能とは何ですか。／機械学習とは何ですか。/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　データサイエンスへの第一歩　～デジタルマーケティングの例～
データサイエンスを活用した施策の評価／DM送付と仮説検定／ほか
第２章　データサイエンスへの第一歩　～Pythonによる統計モデルの構築～
Pythonによる機械学習入門／タイタニック号のデータとツリー分析／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～
さまざまな機械学習手法／ホワイトボックスとブラックボックス／ほか
第４章　生成AIと金融機関業務での実践
生成AIとこれまでのAIの違いは何ですか。／LLMとは何ですか。／ほか
第５章　データサイエンスの課題と今後の展望
データリテラシーとは何ですか。／ビッグデータの活用における情報セキュリティ面のリスクを教えてください。／ほか
第６章　おわりに

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 11/10 または MacOS 11以降　　
• Excel　Microsoft Excel 2010以降
• 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

※本ストリーミング動画は、Ｊストリーム社の動画配信サービス「J-Stream Equipmedia」を使用します。ご不明な点がある場合、あらかじめ、動画配信プラットフォームの下記解説ページなどをご覧ください。

• J-Stream Equipmedia　カスタマーサイト　https://support.eq.stream.co.jp/hc/ja

※視聴等に伴う通信料等は、受講生様負担となりますので、ご了承ください。