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本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

本セミナーでは、多変量解析の手法、目的に沿った分析手法を選ぶポイント、分散分析から一歩進んだ要因の具体的な影響を捉える、故障や疾患を判定・予測、指標や変数を2〜3個に減らすコツ、個体・指標を分類するノウハウ、統計ソフト (Excelアドイン、JMP、SPSSなど) の基本的な使い方について、基礎から分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。

本セミナーでは、質量測定を基盤としたプロテオーム分析実験の原理やノウハウについて、データ解析の実例も織り交ぜながら分析の一連の流れを解説いたします。

本セミナーでは、回帰分析・主成分分析・因子分析の基礎理論とPythonによる実践方法から、ChatGPTなどの生成AIを効果的に利用する具体的なポイントまでを解説いたします。

本セミナーでは、質量測定を基盤としたプロテオーム分析実験の原理やノウハウについて、データ解析の実例も織り交ぜながら分析の一連の流れを解説いたします。

本セミナーでは、機械学習の基本的な手法である回帰(重回帰分析)、分類(ロジスティック回帰、サポートベクターマシン)、クラスタリング(k-means法)、主成分分析について基礎かrあ解説し、Pythonを用いた実装、結果の活用方法について解説いたします。

本セミナーでは、質量測定を基盤としたプロテオーム分析実験の原理やノウハウについて、データ解析の実例も織り交ぜながら分析の一連の流れを解説いたします。

本セミナーでは、多変量解析に必要な統計の基礎から、多変量解析の基礎と応用について解説いたします。

本セミナーでは、ChatGPTを活用した多変量解析の学習法と実践法について基礎から解説いたします。

本セミナーでは、Microsoft Excelを利用し、データ・リテラシーとして必要なデータの理解から分析までを、演習を交えて、操作や出力結果の見方を含めて解説いたします。

本セミナーでは、重回帰分析やロジスティック回帰分析、主成分分析といった主要な多変量解析手法を実務に即した形で解説いたします。

本セミナーでは、アカデミックな内容は最小化し、製造業の実務で使う各種データ分析の実践的な方法を中心に講義いたします。
また、無味乾燥な数式の解説ではなく、具体的な事例を通して、データ分析の基礎と手順を解説いたします。