AI株価分析学習プログラム
機械学習による市場分析手法を学び、データ駆動型の市場理解を深める教育プログラム。投資助言ではなく、分析技術の学習を目的としています。
データサイエンス重視の学習アプローチ
私たちの学習プログラムは、AI技術による市場分析の理論と実践の両面をカバーします。データサイエンスの経験豊富な講師陣が、機械学習アルゴリズムの基礎から応用まで、実データを使った演習を通じて指導します。
参加者は過去の市場データを用いた分析演習を通して学習し、AI分析の可能性と限界を理解できます。ただし、投資判断は必ずご自身の責任で行ってください。
- データサイエンス専門家による技術指導
- 実際の市場データを活用した分析演習
- 統計学と機械学習の基礎理論習得
- AIモデルの限界とリスクの理解
学習カリキュラム構成
AI株価分析に必要なデータサイエンスと機械学習の知識を体系的に学習できる4つのモジュール構成です。投資助言ではなく、分析技術の理解を深めることが目的です。
データ分析基礎モジュール
株式市場データの収集方法と基礎統計分析を学習します。Pythonプログラミングの基礎から、データ前処理、可視化まで、データ分析の第一歩となるスキルを身につけます。
4週間機械学習入門モジュール
教師あり学習と教師なし学習の基本アルゴリズムを習得します。回帰分析からニューラルネットワークまで、市場分析に活用できる機械学習技術の理論と実践を学びます。
6週間時系列分析モジュール
株価データなどの時系列データ特有の分析手法を学習します。ARIMA、LSTM、Transformerなど最新のアルゴリズムを用いた予測モデル構築を実践します。ただし、予測精度には限界があることを理解します。
5週間モデル評価とリスク理解モジュール
AIモデルの性能評価方法と限界の理解を深めます。バックテスト、過学習の回避、予測の不確実性など、AIを適切に活用するための重要な知識を習得します。
3週間参加者の声
田中 健太郎
財務部長プログラムで学んだプロセス分析手法により、月次決算処理時間を30%短縮できました。実践的な内容で、すぐに業務に活かせる知識ばかりでした。
佐藤 美香
経営企画室マネージャー単なる理論だけでなく、実際の改善事例を通して学べるのが素晴らしいです。他の参加者との情報交換も非常に有益で、自社の課題解決に新しい視点を得ることができました。講師の方々の現場経験に基づくアドバイスが特に印象的でした。
山田 雅志
CFOシステム導入の判断基準を学んだことで、投資対効果を明確に評価できるようになりました。財務チーム全体のスキルアップに繋がっています。
2025年秋期プログラム開催予定
少人数制による充実した学習環境で、実践的なスキル習得をサポートします
開催期間
2025年9月15日〜2025年12月20日（18週間）
受講形式
週2回（火曜・金曜 19:00〜21:00）+ オンライン補講
定員
16名（先着順・企業単位での参加も可能）
会場
東京都内研修施設 + オンライン併用
申込締切
2025年8月31日（定員になり次第終了）
