技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
回帰分析のセミナー・研修・出版物
体外診断用医薬品の性能評価に必須の統計解析基礎講座
2025年2月26日(水) 10時30分
～
2025年2月28日(金) 16時30分
オンライン 開催
本セミナーでは、体外診断用医薬品の基本的な性能評価から解説し、その見方と考え方を理解していただきます。
臨床への有用な情報提供に応用できるスキルを習得していただきます。
体外診断用医薬品の性能評価に必須の統計解析基礎講座
2025年2月12日(水) 10時30分
～
16時30分
オンライン 開催
本セミナーでは、体外診断用医薬品の基本的な性能評価から解説し、その見方と考え方を理解していただきます。
臨床への有用な情報提供に応用できるスキルを習得していただきます。
着実にステップアップできる多変量解析講座
2025年2月10日(月) 10時30分
～
2025年2月25日(火) 16時30分
オンライン 開催
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。
Excelで始める実践データ分析
2025年1月30日(木) 10時30分
～
16時30分
オンライン 開催
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。
感性工学商品開発プロセスへのAI応用
2025年1月27日(月) 13時00分
～
17時00分
オンライン 開催
本セミナーでは、感性工学の基礎から解説し、感性工学データの最先端の分析手法、さらにAIによるデザインプロセスの変革方法について詳解いたします。
着実にステップアップできる多変量解析講座
2025年1月24日(金) 10時30分
～
16時30分
オンライン 開催
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。
時系列データ分析 入門
2025年1月23日(木) 13時00分
～
16時30分
オンライン 開催
本セミナーでは、時系列重回帰分析の基礎的な理論から、数理モデルをExcelで使用する方法、機械学習を利用する方法の概要とその実例について、化学プラントを例に解説いたします。
アレニウス式加速試験におけるプロット作成と予測値の取扱い
2025年1月8日(水) 10時00分
～
2025年1月18日(土) 17時00分
オンライン 開催
本セミナーでは、医薬品・化粧品・食品分野における加速試験について取り上げ、試験条件の設定や測定項目選定の応用法、考え方について具体的事例とExcelを用いた演習を交えて詳解いたします。
ChatGPT × Pythonによる統計解析とデータ分析・予測への応用
2024年12月23日(月) 10時00分
～
16時00分
オンライン 開催
本セミナーでは、ChatGPTについての基礎、統計解析の基礎、Google Colaboratory環境でのPythonの使い方、生成AI全般の基礎について、実務で活かせるように実践的に分かりやすく解説いたします。
アレニウス式加速試験におけるプロット作成と予測値の取扱い
2024年12月20日(金) 10時00分
～
17時00分
オンライン 開催
本セミナーでは、医薬品・化粧品・食品分野における加速試験について取り上げ、試験条件の設定や測定項目選定の応用法、考え方について具体的事例とExcelを用いた演習を交えて詳解いたします。
データから本質的な情報を取り出す製造業における予測・原因分析・縮約・分類のための統計・多変量解析 実践入門
2024年12月20日(金) 10時00分
～
2024年12月23日(月) 16時30分
オンライン 開催
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。
Transformerニューラルネット 産業現場応用の研究動向
2024年12月18日(水) 10時00分
～
17時00分
オンライン 開催
本セミナーでは、生成AIブームの火付け役でもある Chat GPT など革新的なTransformerニューラルネットを基盤とした技術とその応用可能性について解説いたします。
データから本質的な情報を取り出す製造業における予測・原因分析・縮約・分類のための統計・多変量解析 実践入門
2024年12月12日(木) 10時00分
～
16時30分
オンライン 開催
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。
