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本セミナーでは、統計についての基礎を学び、測定データなどを統計的に扱う上で必須となる「正規分布」、これを利用することで導き出せる「不良率」と「工程能力指数」など、現場で実際に使用される統計手法の基礎を習得できます。

本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。

本セミナーでは、機械学習を用いたプロジェクトにおいて、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら解説いたします。

本セミナーでは、医薬品の売上予測に必要な知識とスキルを身につけていただくことを目的とし、医薬品の売上予測について基本的な考え方から実務を意識したアプローチまで取り上げます。

本セミナーでは、統計手法選択・サンプルサイズの決定について根拠として説明出来るようにわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、改訂前から続く分析能パラメーターについて基本的な解説を行うと共に、分析能評価のための統計学的な背景について、統計学の基礎の部分からQ2に新たに取り入れられた多変量解析を応用したNIR (近赤外スペクトル) によるPATの分析法を含めた部分までを詳しく解説いたします。
また、Q2改訂、Q14新設による分析法バリデーションの今後の薬事的な動向について解説いたします。

本セミナーでは、現場で起きている間違えやすい11の評価事例を取り上げ、そのやり方のどこが間違っていてどのように評価するのが適切かを演習を交えて解説いたします。

本セミナーは、Google Colabを使用して、PyCaretを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。

本セミナーでは、改訂前から続く分析能パラメーターについて基本的な解説を行うと共に、分析能評価のための統計学的な背景について、統計学の基礎の部分からQ2に新たに取り入れられた多変量解析を応用したNIR (近赤外スペクトル) によるPATの分析法を含めた部分までを詳しく解説いたします。
また、Q2改訂、Q14新設による分析法バリデーションの今後の薬事的な動向について解説いたします。

本セミナーでは、製品の品質保証の根幹となる製造や試験時のデータを客観的に判断できる「管理図」について、その基本から解説していきます。
その上で、統計の教科書からは中々読み取れない実務上の疑問について実例を用いてそのメカニズムと解決策を解説していきます。

本セミナーでは、化学分析の基本、分析方法のバリデーションについて基礎から、演習問題を交えて解説いたします。