技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、回帰分析の基礎から解説し、具体的な事例を対象に、「Rコマンダー」の実演 (講師によるデモ) を交えながら、できるだけわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、傾向スコア解析の基礎から、傾向スコアの理論的背景、傾向スコアの基本的な使い方、傾向スコアの有用さと限界について、実データ解析を通して詳解いたします。
本セミナーでは、ビッグデータからの知識発見のための技術としての教師なし学習について、基礎から解説いたします。
特に統計解析ソフトRやプログラミング言語Pythonを用いた分析デモを見ながら、実際の解析を実感できるようにいたします。
本セミナーでは、ケモ・マテリアル・データのをもとに、Rプログラミングによる統計検定、多変量データの作り方、さまざまな視覚化法、機械学習、化学構造情報処理について実習を交えて解説いたします。
本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。
本セミナーでは、ケモ・マテリアル・データのをもとに、Rプログラミングによる統計検定、多変量データの作り方、さまざまな視覚化法、機械学習、化学構造情報処理について実習を交えて解説いたします。
本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。
本セミナーでは、目に見えない感性や体験を可視化・定量化するために、ユーザの深いニーズを引き出して可視化するインタビュー法、適切なアンケートの作り方、感性を具体的な設計に落とし込む方法について、実習を通じて具体的に学びます。
本セミナーでは、回帰分析について基礎から解説し、Rによる実際の分析のデモを交えて、非線形回帰モデルの構築方法、モデル推定のポイントまで解説いたします。
また、Rのソースコードを配布いたします。
本セミナーでは、ベイズ統計学の考え方を基本から解説し、これから独学でより高度なデータ解析に挑むための基盤作りを目指します。
本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、時系列データを対象にし、データの個性を定量化する統計的指標や、数式として表現する時系列モデルを多数紹介いたします。更に、応用として「将来予測」や「異常検知」に着眼し、より高度な機械学習モデルを取り入れつつ、実務への応用をサポートいたします。
本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの基本的知識から、具体的なデータ科学の活用手法・適用例、最新の話題を解説いたします。
本セミナーでは、ケモ・マテリアル・データのをもとに、Rプログラミングによる統計検定、多変量データの作り方、さまざまな視覚化法、機械学習、化学構造情報処理について実習を交えて解説いたします。
本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスを活用して最適かつ効率よく材料を開発するための手法、設計技術を詳解いたします。
本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、時系列データを対象にし、データの個性を定量化する統計的指標や、数式として表現する時系列モデルを多数紹介いたします。更に、応用として「将来予測」や「異常検知」に着眼し、より高度な機械学習モデルを取り入れつつ、実務への応用をサポートいたします。
本セミナーでは、ICHガイドラインにて要求される、共分散分析、重回帰分析、スペクトル解析のための主成分分析 (PCA) や部分的最小自乗回帰 (PLS) の知識について学んでいただきます。
身近な事例を用いた講義と実習を通して、多変量解析の技術を習得していただきます。
本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの基本的知識から、具体的なデータ科学の活用手法・適用例、最新の話題を解説いたします。