SMBC

SMBCグループ

データ分析から、金融サービスに変革を 2days Program 2days Program データサイエンス編

銀行の持つ膨大なデータに、
培ってきた統計知識やプログラミング技術で挑む
設計力と発見力をもとに、
金融サービスに新たな価値を創り出せ

  • こんな方におすすめ

    データ分析を武器に、
    SMBCの新たなビジネスの
    企画立案に携わってみたい方

  • 対象コース

プログラムのポイント※予告なく変更となる場合もあります KeyPoint

KeyPoint 1

SMBCにおけるデータ利活用を体験するプログラム SMBCにおけるデータ利活用を体験するプログラム

SMBCにおける
データ利活用を体験するプログラム

SMBCの実際のサービスや商品を題材に、Pythonなどを活用してデータ分析に取り組むプログラム。分析結果をどのようにビジネスに生かしていくかを考えるところもポイント。

KeyPoint 2

行員や職場の雰囲気を体感 行員や職場の雰囲気を体感

行員や職場の雰囲気を体感

ワーク中は専門知識を有するチューターが親身にサポート。また、現役行員との座談会やオフィスツアーなどで、SMBCのカルチャーや雰囲気を感じていただけます。

プログラム概要 Outline

  • 参加条件

    大学生および大学院生の方

    • ※基本的なプログラミング言語(Python等)の知識を保有していること。
  • 場所

    東京会場:本店東館(東京都千代田区丸の内1-3-2)

  • 受入期間

    1. 8月6日(木)・7日(金)
    2. 8月12日(水)・13日(木)

  • 応募期間

    5月29日(金)~6月22日(月) 12:00

  • 応募方法

    • ・エントリーシートの提出後、WEBテストの受検をご案内します。
    • ・エントリーシート提出とWEBテスト受検の両方実施をもってエントリー完了となります。
    • ・応募期間期終了後のエントリーシート提出・WEBテストの受検はできません。
  • 募集予定人数

    60人

  • その他留意事項

    • ・選考にあたってはパソコンをご自身でご用意いただく必要がございます。
    • ・報酬、交通費、宿泊費などの支給はありません。
    • ・遠方から参加される場合は、長距離移動に伴う費用と宿泊費は当行が負担いたします。
      また、宿泊場所も当行で手配いたします。

参加までの流れ Process

  • STEP 1

    エントリーシート提出 + WEBテスト受検
    日程:5月29日(金)〜6月22日(月)12:00

    結果通知 6月25日(木)

  • STEP 2

    思考力テスト(WEB)
    日程:6月26日(金)~6月29日(月)

    結果通知 7月10日(金)

  • STEP 3

    個別面接(WEB)
    日程:7月15日(水)~7月21日(火)

    結果通知 7月23日(木)

  • STEP 4

    プログラム参加

    各日程 30人

エントリーシート提出はこちらから

プログラム詳細 Detail

  • ①分析ワークショップ、実体験を通して取り組んでいくプログラム
    データ利活用の考え方などの基本を学んだ後、SMBCのサービスや商品を題材に、Pythonなどを活用してデータ分析に取り組むプログラム。SMBCの行員を相手に、分析結果の説明から結果に基づいた施策の提案まで、実業務の流れを体感していただきます。
  • ②チューターや講師が講義や解説を行い親身に指導やアドバイス
    普段馴染みのないテーマかもしれませんが、専門的知識を有したチューターや講師が親身に指導やアドバイスを行い、課題の達成に向けて随時サポートします。
  • ③行員座談会やオフィスツアーで「働く」を知る
    自由に質疑応答ができる座談会、SMBCの雰囲気を感じるオフィスツアーなど、ワークショップ以外のプログラムも充実しています。

昨年度参加者の声 VOICE

  • 実際の銀行内では、どのようなデータが存在し、どのような目的に向かってデータ活用を推進しているのか、体感でき理解が深まりました。

  • 商品の持つ特徴をよく理解し、それを売るためにどうしたらよいのかをしっかりと向き合う必要があることを知り、ビジネス視点とサイエンス視点の両立が重要である、ということが大きな学びでした。

  • 実際に現場で活躍されているデータサイエンティストの方々からのフィードバックを通して、分析結果だけを見て考察するのではなく、その裏側にある本質的な因果を考えることの重要性に気付くことができました。

  • データサイエンス力とビジネス力、そしてスピード感を持ちながら冷静に仕事を遂行するスキルの総合力の重要性を強く感じました。

  • グループワークでは、実際の業務のフレームワークに基づいて、どのようなプロセスで社会に新たな付加価値を創出していくのかイメージしながら取り組むことができました。

  • 「ITスキルだけでなく、ビジネス力も必要である」ということは大きな学びでした。限られた時間の中で様々な切り口からデータを捉え施策を打ち出すことに難しさもありましたが、良い経験となりました。

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