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R言語のセミナー・研修・出版物

Rではじめるケモ・マテリアル・インフォマティクス

2021年5月13日(木) 10時30分16時30分
2021年5月20日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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。

基礎から学ぶベイズ統計学と実用例

2021年4月23日(金) 10時00分16時00分
オンライン 開催

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。

感性の見える化・定量化に活かすデータ分析手法と製品開発への応用

2021年2月26日(金) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

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。

回帰分析の基礎と実際

2021年2月22日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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。

ベイズ統計学入門

2021年1月28日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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。

Rで学ぶマルチレベルモデル入門

2020年12月7日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

時系列データ分析の基礎・モデル化と異常検知・機械学習への応用

2020年10月14日(水) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

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。

Rで学ぶマルチレベルモデル入門

2020年10月12日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

Pythonを使った時系列データ分析

2020年10月9日(金) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

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。

物質・材料研究におけるデータ科学の活用 : 基礎と応用

2020年9月29日(火) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

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。

機械学習によるデータマイニング入門

2020年9月25日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

Rではじめるケモ・マテリアル・インフォマティクス

2020年9月9日(水) 10時30分16時30分
2020年9月16日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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。

電子状態に着目したマテリアルズインフォマティクスの基礎と応用

2020年8月31日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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。

時系列データ分析の基礎・モデル化と異常検知・機械学習への応用

2020年7月21日(火) 10時30分17時30分
東京都 開催 会場 開催

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。

Pythonを使った時系列データ分析

2020年7月20日(月) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

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。

研究・開発・分析に役立つ多変量解析の基礎と演習

2020年7月17日(金) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場・オンライン 開催

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。

物質・材料研究におけるデータ科学の活用 : 基礎と応用

2020年6月15日(月) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

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。

時系列データ分析の基礎・モデル化と異常検知・機械学習への応用

2020年4月27日(月) 10時30分17時30分
東京都 開催 会場 開催

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。

物質・材料研究におけるデータ科学の活用:基礎と応用

2020年3月31日(火) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

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。

時系列データ分析の基礎とPython, Rを用いた実務への応用

2020年3月31日(火) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

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。

Pythonを使った時系列データ分析

2020年3月6日(金) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

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。

初心者のための多変量解析

2020年1月31日(金) 10時30分16時30分
東京都 開催 会場 開催

初心者のための多変量解析 (2日間)

2020年1月31日(金) 10時30分16時30分
2020年2月19日(水) 10時00分16時00分
東京都 開催 会場 開催

時系列データによる将来予測、異常検知への応用

2020年1月15日(水) 10時00分17時00分
東京都 開催 会場 開催

本セミナーでは、時系列データ分析について基礎から解説し、様々な時系列モデル、機械学習、異常検知の使い分けや予測精度を向上させる集団学習方法について詳解いたします。

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