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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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年9月18日〜28日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年9月18日まで承ります。
本セミナーでは、医薬品・化学・材料系の研究開発者を対象に、これまでExcelで行っていた実験データの管理やデータ整理をPython (Pandas) に置き換え、業務の効率化を図るための方法と留意点について解説いたします。
本講座は、医薬品・化学・材料系の研究開発者を対象に、これまでExcelで行っていた実験データの管理やデータ整理をPython (Pandas) に置き換え、業務の効率化を図るための方法と留意点について解説いたします。
近年、ケモインフォマティクス (CI) やマテリアルズインフォマティクス (MI) の導入が進んでいますが、解析ツールやアルゴリズムにデータを投入する前段階として、機械が読み込める「構造化データ」へと整理 (前処理) する実務が必要となります。本講座では、数式や統計学の解説ではなく、手元のExcel形式の実験データをPython (Pandas) を用いて利活用できる形式に整える具体的なコード記述と手順を解説します。
なお、講義内では、実務で頻出するデータ構造 (化合物ID、反応条件、物性値など) を再現した演習用の疑似データを使用しながら、具体的なデータ解析手順やエラーへの対処法を説明します。 複数の実験条件が記録されたExcelデータの読み込みから開始し、手入力に伴う空欄 (欠損値) の検出・処理、日付やロットごとに分かれた「複数シート・複数ファイル」の自動一括統合、条件ごとの集計 (平均・最大・最小など) を解説します。最終的に、整理後のデータをExcel形式で出力し、日常の定型解析業務を自動化するための一連のプログラム構成の習得を目指します。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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| 発行年月 | |
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| 2011/7/5 | 分析機器やLIMSのバリデーションとER/ES指針 |