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本セミナーでは、ラマン分光法の原理や特徴など、ラマン分光法の基礎から、質の高いスペクトルを得るためのノウハウやデータ処理、機械学習を用いた解析方法について解説いたします。

本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。

本セミナーでは、官能評価の基礎的な内容から、アンケートの作成方法や分析方法、結果を商品企画や商品設計に活かすコツを実感し、活用して頂くことを目的として解説いたします。

本セミナーでは、クロマトグラフィーでの分析・解析の基礎知識、HPLC装置の構造、トラブル対策方法等分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。

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、分析法バリデーションに必要な統計学の背景とその意味を解説し、その活用について、Excelを用いた演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学の背景とその意味を解説し、その活用について、Excelを用いた演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、時系列データ分析の基礎である時系列重回帰分析の基礎的な理論から解説し、自己回帰モデルなどの数理モデルを市販ソフトであるExcelで使用する方法やクラウド上にあるサービスや開発環境により機械学習を利用する方法の概要と実例を紹介いたします。

本セミナーでは、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。

本セミナーでは、分析を効率的に進めるための考え方や方法、研究開発・品質管理等の業務に応用する手順・方法について詳解いたします。
分析の基礎から、各分析の特徴、分析の組み立て方・進め方、試料の採取・前処理、試薬・実験器具の取り扱い、測定、データ処理、分析結果のまとめとレポート作成、分析機器の管理までを解説いたします。