金融IT検定の初級のお勉強のスーパー超絶雑なアウトプット!(ITシステム分野・IT・DXの潮流)

資格

1回目です。IT・DXの潮流のお勉強のアウトプットをしていきます。

(金融IT検定のサイトに散らばっているキーワードを雑に調べただけです。)

公式サイトのキーワード

こちらの公式サイトの 金融IT検定協会 のキーワードを確認します。

IT・DXの潮流について

  • SEO技術
    • 検索エンジンの最適化のこと、なにそれ?検索ワードを入れたときに検索上位に表示されたらページを見てもらいやすいあれのことです。1番目と10番目だったら、1番目に表示されたページを見に行くことが多いでしょってあれです。
    • SEO良くなる系
      • キーワードリサーチ
        • 効果的なキーワードを設定すること
      • オンページSEO/オフページSEO
        • オンページSEOはそのページ内にメタタグの利用やコンテンツを見やすくすること
        • オフページSEOは他のサイトからリンクで飛ばされてくる系のあれ
    • SEOだだ下がり系
      • キーワードスタッフィング
        • キーワードを詰め込みすぎてスパム認定されるあれ
      • 低品質リンク
        • 品質のよくないサイトのリンクを大量につかうこと
          • ワイのブログのことかー!!!ちくしょー!!!
      • 隠しテキストやリンク
        • ユーザーには見えないんだけど、そのWebページでこっそり使われているやつ
  • LLM
    • large language model(大規模言語モデル)
    • テキストデータをめっちゃ学習させることで、言語を理解させて、LLMを用いたAIさんに質問をすると学習させた言語から回答を生成できたりする
    • LLMに正しく学習させることで、より正確な回答を得やすくする
      • 正しい回答を得やすくするために質問や指示をいい感じする必要がある
      • いい感じに学習させるためにはプロンプトスキルが必要になってくる
    • ヘルスケアとLLMは相性がよさげ
  • ブロックチェーン
    • 分散型台帳技術、なんじゃそりゃうえーい
    • 取引データをすべてハッシュ化(わかりにくくすること)して取引データの改ざんをしにくくさせる
    • データの完全性が高まり不正を起こりにくくすることで、データの信頼度が高まる
    • パブリックチェーン
      • だれでも参加可能な分散型ネットワーク
        • ビットコインの送金などに使われている
    • プライベートチェーン
      • 限定されたユーザのみ使用可能
        • 銀行間の決済などに使われている
  • Web3
    • 次世代のインターネットアーキテクチャ
      (インターネットの構造を次のレベルへというニュアンス)
    • ブロックチェーンを基盤として分散型のネットワークを構築するんだってさ
    • 金融機関は分散型台帳技術(DLT => distributed ledger technology)が必須になってきそう
    • 信頼性が高く、セキュリティを確保しやすい、取引の処理速度も向上、運用コストの削減
    • 要は信頼性の高いサービスを構築する世界ができるんだってさ
  • ディープラーニング
    • 複数ある機械学習のなかの1つ
    • 多層のニューラルネットワークでデータを解析するの
    • ディープラーニングを利用して画像データを学習させると、画像内の求めているものを正しく識別できるんだってさ、なにそれどういうこと?
      • たとえば胃カメラを通したら、勝手に「ここに異常あるやん!なんでわからんの!」AIさんが勝手にフォーカスしてくれるようなイメージ(まちがっていたらすみませぬ)
  • クラウドサービス
    • クラウドリフト
      • 現在稼働しているオンプレミス(物理的なサーバー)からクラウドサーバー(AWSやGoogleCloud)に移行すること
    • クラウドシフト
      • サービスを新しく導入するうえで、オンプレミスではなくクラウドサーバーをはじめから選択すること
      • DXを支える基盤として重要かつ、急速に市場が拡大している
  • UI/UX
    • ユーザーインターフェース、ユーザーエクスペリエンス
    • ユーザーの成功体験の質を高める目的
  • データレイク
    • ビッグデータの活用のもととなる概念(データが大量にあつまってできた湖みたいなイメージ)
    • 構造化、半構造化、非構造化データを一元管理できる
    • データの形式はとわぬ、なんでも保存するぜ
      • あとから構造化して分析できるぜ
    • データの増減に合わせてオートスケールが可能(湖というよりは水たまりみたいなイメージ)
    • データウェアハウスよりも低コストのため、コストパフォーマンスに優れている
  • データ分析手法
    • 回帰分析
      • 目的変数と1or多の説明変数との関係を分析するんだって
      • 広告費用と売り上げの関係を分析するんだって
      • わからん、いいえちょっと眠いだけです
    • クラスター分析
      • データの類似性に基づいて分析するんだって
      • この商品を購入しているお客様はこんなお客様が多いねとかにつかわれるやつ
        • プロテイン買っているひとは、ジムに通っている人が多いねとかじゃない?しらんけれど、いいえ、ちょっと眠いだけです
    • 決定木分析
      • 予測モデルを構築するときにしようされることが多いんだって
      • データをツリー構造にするあれ、基本情報の問題によく出てくる図のあれでしょきっとしらんけど
    • 主成分分析
      • データに複数の変数が存在する場合に用いられるんだって
      • マーケティングの顧客の分類に使われたりするんだってグーグル先生が言ってた
    • ユーザーベースフィルタリング
      • 1410-3号がプロテインとクレアチンを購入した、
        1410-4号がプロテインを購入したら
        「1410-4号さん、クレアチンどうよ?」と推奨する手法だってさ
    • アイテムベースフィルタリング
      • 1410-3号がプロテインを購入した。
        1410-5号がプロテインの購買ページを見ていたら「他のユーザーはプロテインも購入しているぜ」と推奨する手法だってさ
  • 顧客体験
    • 顧客ジャーニーマップ
      • サービスと顧客がどのように関連するかを見える化したりすることで体験をイメージさせやすくしたりとかだと思われマス
    • ペルソナの設定
      • こんな顧客(30代の独身のかた)かなと設定してその顧客がどんな動きをするかや、どんなものを欲しがっているかを分析するために設定するんだって
        • ワイがいま欲しいものはチロルチョコのきなこもちです
        • みんな大好きディスカウントショップコスモスという安いお店で買おうとしています
    • タッチポイントの最適化
      • 企業に関わるすべての概念って感じでしょうか
        • ウェブサイトや広告、アプリやカスタマーサポート、実店舗など
    • 他にもあるけれど上記を駆使して顧客満足度やロイヤリティを高めるんだってね

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