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本セミナーは、データサイエンスの基礎であるデータの取り扱いからディープラーニングの応用まで、全体像を1日で把握して仕事に役立てることができることを目的としています。

本セミナーでは、機械学習に必要なデータの揃え方から、実際に機械学習に展開するかまでについて実例・ハンズオンを踏まえながら実施いたします。

本セミナーでは、医療機器のプロセスバリデーションについて基礎から解説し、医療機器の設計検証/バリデーションにおいて適切なサンプルサイズの設定とその根拠を示すことができる統計的方法について、基礎から解説いたします。

本セミナーでは、グラフ構造から因果関係を推論するJudea Pearlの考え方とその手法を主に学びます。
グラフ構造を考えることにより、どのような因果関係を想定しているのかを視覚的に理解いただけます。

本セミナーでは、効率の良い実験計画、データの正しい解析法、統計的・客観的な判断の導き方について解説いたします。
また、Excelを用いた実習を通して直交表の実践とデータの解析の方法を詳解いたします。

本セミナーでは、多変量解析法の原理を重回帰分析と主成分分析を軸に解説し、多変量解析の世界を一気に俯瞰して捉えることができるようになります。

本セミナーでは、機械学習に必要なデータの揃え方から、実際に機械学習に展開するかまでについて実例・ハンズオンを踏まえながら実施いたします。

本セミナーでは、臨床試験論文やプロトコルを読み書きできるようになるために最低限必要な知識を解説いたします。

本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説いたします。
具体的な事例を元にExcel分析ツール・エクセル統計、SPSS、JMP、Amosなどの統計ソフトウェアの実演を交えて、あまり数式を使わずにわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法とサンプルサイズの設計に必須の基礎知識を解説いたします。
また、Excelの使い方についても、具体的な事例を交えて豊富に紹介し、すぐに応用できる即戦力を身につけていただきます。