このプログラムを受講してから、データ分析の考え方が身につきました。プログラミング経験がなかった私でも、実際の株価データを使ってAIモデルを構築できるようになりました。もちろん予測が完璧ではないことも学びましたが、データに基づいて考える姿勢が養われました。
AI株価予測分析プログラム
人工知能技術を用いた株価データ分析の専門知識を習得
2025年秋開講予定。機械学習とデータサイエンスの基礎から、実際の株価データを用いた予測モデル構築まで、実践的なスキルを身につけます。なお、本プログラムは教育目的であり、投資助言や収益の保証を行うものではありません。投資判断は自己責任で行ってください。
詳細資料を請求する実践的な分析手法を学ぶ
AI株価予測は単なる理論ではありません。実際の株価データと企業財務情報を組み合わせながら、具体的な分析技術を習得していきます。膨大なデータの中で、どのように特徴を抽出し、予測モデルを構築するかを実践的に学びます。ただし、AIモデルの予測も完全ではなく、投資には常にリスクが伴うことを理解する必要があります。
- Pythonプログラミングの基礎と株価データの取得
- 時系列データの前処理とクリーニング手法
- 機械学習アルゴリズムの理解と実装
- バックテストによるモデル評価と検証
- 過剰適合の回避とモデルの限界の理解
多角的な学習アプローチ
実データを使った演習
東京証券取引所の実際の株価データや企業財務データを用いて学習します。データの取得から分析、可視化まで、一連のプロセスを実践的に体験できます。
段階的なカリキュラム
プログラミング初心者でも理解できるよう、基礎から段階的に学習を進めます。Python、Pandas、NumPyなどのライブラリの使い方から丁寧に指導します。
機械学習手法の実装
線形回帰、決定木、ニューラルネットワークなど、様々なアルゴリズムを実際に実装し、それぞれの特性と適用場面を理解します。過去のパフォーマンスは将来の結果を保証するものではありません。
モデル評価の重要性
精度指標の計算方法や、訓練データと検証データの分割手法など、モデル評価の基礎を学びます。過剰適合を避け、実用的なモデル構築を目指します。
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田中美紀
データアナリスト
山田恵子
金融システムエンジニア
2025年秋期プログラム概要
10月開講予定の集中プログラムです。週末を中心とした無理のないスケジュールで、働きながらでも確実に知識を身につけられるよう設計されています。
1
基礎学習
Pythonプログラミングとデータ分析の基本概念を理解
2
実践演習
実際の株価データを用いた機械学習モデルの構築
3
検証と評価
バックテストによるモデル性能の検証と限界の理解