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化学・材料研究者のためのExcel×Pythonデータ処理実務

実験データ処理実務を演習を通じて習得する

化学・材料研究者のためのExcel×Pythonデータ処理実務

～Excelで行っていた実験データ処理をPythonへ / AI時代に求められる、データ整理・前処理・自動化を実践的に学ぶ / 欠損値処理、複数シート・複数ファイルの統合もPythonで効率化～
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    • 概要

    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。

    配信期間

    • 2026年9月18日(金) 13時00分 ～ 2026年9月28日(月) 17時00分

    お申し込みの締切日

    • 2026年9月18日(金) 13時00分

    修得知識

    • 医薬品・化学・材料系の実験データを格納したExcelファイルをPythonで処理するための基礎知識
    • インフォマティクス (CI/MI) の入力データとして適合する「構造化データ」とデータ形式のルール
    • 手入力のExcelシートに発生する空欄 (欠損値) や重複データを検出し、除外・置換する処理手法
    • 1つのExcelファイル内の複数シート、および複数ファイルに分散した実験データの自動一括読み込みと統合手法
    • 処理・集計したデータのExcelファイル (.xlsx) への書き出しと、定型解析業務をスクリプト化する手順

    プログラム

    　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。

    1. CI/MI推進におけるPython活用と実験データの利活用
      • 化学・材料研究におけるデータ処理をPythonへ移行する目的
      • インフォマティクス (CI/MI) の入力データとして必要なデータ形式
      • 開発環境「Google Colaboratory」の基本操作と演習の準備
    2. 実験Excelデータの読み込みとデータフレーム形式への整理
      • 実験データの読み込み
      • 行名・列名による指定やデータ抽出
      • 数値データに応じた昇順・降順の並び替え
    3. 手入力Excelに生じるデータ欠損・重複への対処
      • Excelシート内の空欄の検出方法と除外
      • 空欄データへの置換・穴埋め処理
      • 系列や条件ごとの平均値・最大値・最小値の自動集計
    4. シート別・ファイル別に分かれた「大量データの一括処理」
      • 「実験日別」「ロット別」に分かれた複数シートおよび複数ファイルのディレクトリ構造
      • 複数シート (または複数ファイル) の自動読み込み
      • 読み込んだ複数の実験データの結合・統合
    5. データの可視化とExcelへの書き出し処理
      • 実験データの傾向を把握するための可視化
      • 整理・集計したデータをExcel形式で保存
      • 日常の定型処理を自動化するためのプログラム構成と運用の進め方
      • 質疑応答
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    講師

    • 江崎 剛史 氏
      滋賀大学 データサイエンス学部
      准教授
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    主催

    株式会社 技術情報協会
    お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

    お問い合わせ

    本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
    (主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

    受講料

    1名様
    : 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
    複数名
    : 40,000円 (税別) / 44,000円 (税込)

    複数名同時受講割引について

    • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
    • 5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
      • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
      • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
      • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
      • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
      • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)
    • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
    • 請求書は、代表者にご送付いたします。
    • 他の割引は併用できません。

    アカデミック割引

    • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

    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。

    • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
    • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
    • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
    • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
    • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
    • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

    アーカイブ配信セミナー

    • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
    • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
    • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
    • 視聴期間は2026年9月18日〜28日を予定しております。
      ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
    • セミナー資料は別途、送付いたします。
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