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Pythonを用いた実験データ解析のポイントと機械学習入門

実験データを活用するためのPython・機械学習の基礎と要点を学ぶ

Pythonを用いた実験データ解析のポイントと機械学習入門

~基礎から実践演習まで~
オンライン 開催 PC実習付き

概要

本セミナーでは実験データを解析できるようになることを主眼におき、実験データの解釈のための可視化の方法や、実験、解析の計画設計のための手順、実験データを解析する際に起こりうる失敗事例の紹介を行います。

開催日

  • 2026年11月13日(金) 10時30分 ~ 16時30分

修得知識

  • 実験データを解析するためのPythonプログラミング
  • 機械学習の基礎
  • 実験データの解析の指針の立て方

プログラム

 近年、機械学習分野の発展は著しく、実験データを、機械学習を用いて解析することが求められるようになってきました。本セミナーではプログラミングの初学者を対象に、講義・演習を通して、実験データを解析する技能を身に着けることを目的とします。
 本セミナーではPythonを用います。Pythonの基礎的な文法や機械学習や数値計算に広く用いられるライブラリやその使用法を紹介します。また、機械学習とは何か、何ができるのかを講義で学び、演習では実験データを想定したデータの解析を行います。演習課題は、初学者でも実行できるように、サンプルコードも用意します。
 本セミナーでは実験データを解析できるようになることを主眼におき、単にプログラミングの仕方にとどまらず、実験データの解釈のための可視化の方法や、実験、解析の計画設計のための手順、実験データを解析する際に起こりうる失敗事例の紹介を行い、受講者が実験データを解析するための知識を授けます。

  1. Pythonの基礎
    1. Pythonとは
      1. プログラミングの基礎
      2. プログラムが動かない場合のトライ&エラー
    2. Pythonの基本的な文法
      1. 値の代入
      2. 変数の型
      3. リスト
      4. 条件分岐if文
      5. ループfor文
      6. コンピュータの数値の取り扱いにおける注意
      7. 関数
      8. クラス
    3. 数値計算、描画ライブラリの紹介
      1. ライブラリの読み込み
      2. 数値計算ライブラリnumpy
      3. ライブラリの使用
      4. 書き方がわからない場合は
      5. テキストデータの読み込み
      6. データの読み込みpandas
      7. 結果の可視化
    4. 演習 実験データの可視化
      1. numpyに慣れる
      2. データの可視化
  2. 機械学習の基礎と実践
    1. 機械学習とは
      1. 用語の解説
      2. 機械学習の種類と何ができるかの解説
      3. 機械学習で用いるデータ
    2. 実験データの解析例
      1. 分析化学におけるAI
      2. 教師なし学習
      3. 教師あり学習
      4. 回帰に用いるデータのイメージ
      5. 分類に用いるデータのイメージ
      6. 次元削減
      7. クラスタリング
      8. 分類、回帰アルゴリズム
      9. ディープラーニング
      10. ディープラーニングを使った次元削減
      11. 生成AI
      12. 説明可能なAI
    3. 機械学習を行うためのプロセス、注意点
      1. 機械学習を用いた解析の一連のプロセス
      2. 目的の設定
      3. 良い機械学習とは何か
      4. データの収集
      5. データの前処理
      6. アルゴリズムの選定
      7. モデルの評価と過学習について
      8. 機械学習プロセスのまとめ
      9. モデルケース
    4. 機械学習ライブラリの紹介、使い方
      1. scikit-learnを用いた機械学習
      2. 深層学習用ライブラリの紹介
    5. 演習 機械学習を用いたデータ分析
      1. 分類
      2. 回帰
      3. クラスタリング
      4. 解析で気を付けるポイント
  3. 生成AIを用いたプログラミング支援 – 実習
    1. 生成AIを利用したコード作成
    2. コード作成の注意点
    3. 演習
    • 質疑応答

講師

主催

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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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500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 45,000円(税別) / 49,500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 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
    • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 180,000円(税別) / 198,000円(税込)
    • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 210,000円(税別) / 231,000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。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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