金融機械学習の
専門家育成プログラム
解釈可能な機械学習を金融実務で活用するための包括的な学習プログラムです。実際のケーススタディと業界専門家による指導で、即戦力となるスキルを身につけていただきます。
2025年秋コース詳細金融機械学習の
学習プロセス
段階的なスキル習得アプローチ
フェーズ 1
基礎理論の習得
金融データ解析と機械学習の基本概念から始まります。統計学の復習、Pythonでのデータ操作、そして金融業界特有のデータ構造について学習します。
期間
6週間主要トピック
統計学、Python基礎、金融データ構造
フェーズ 2
解釈可能モデルの構築
SHAP、LIME、その他の説明可能AI技術を実践的に学習します。規制環境での要求事項も考慮し、透明性の高いモデル開発手法を身につけます。
期間
8週間実習内容
信用リスクモデル、市場予測モデル
フェーズ 3
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に取り組みます。チームでの協働を通じて、業界標準のワークフローと品質管理プロセスを体験していただきます。
期間
10週間成果物
個別ポートフォリオ、チームプロジェクト
180
学習時間
15
実践プロジェクト
8
業界専門家
24
週間プログラム
講師紹介
田中 康博
主任講師・金融工学博士
大手投資銀行で10年間のクオンツアナリスト経験を持ち、現在は金融機械学習の実装に特化した研究開発を行っています。特にリスク管理における解釈可能性の向上に取り組んでいます。
リスク管理 デリバティブ 統計モデリング
佐藤 麻衣
データサイエンス講師
フィンテック企業での機械学習プロダクト開発経験から、実用的なモデル構築と運用のノウハウを教授します。特に説明可能AIの実装における実践的アプローチに精通しています。
Python実装 MLOps データ可視化
山田 慎一
規制対応専門講師
金融庁での規制政策策定経験を活かし、コンプライアンス要件を満たす機械学習システムの設計について指導します。Basel IIIやSR11-7などの規制フレームワークに詳しいです。
金融規制 モデル検証 ガバナンス
鈴木 雄二
業界実務講師
証券会社での資産運用業務と機械学習導入プロジェクトの経験を基に、実際のビジネス現場での課題解決アプローチを教えます。特に運用パフォーマンス向上の実例を豊富に持っています。
ポートフォリオ最適化 アルゴトレーディング パフォーマンス分析
各講師は現場での豊富な経験と深い専門知識を持ち、理論と実践のバランスを重視した指導を行います。受講生の学習進度に合わせた個別サポートも提供しています。
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