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
経営・業務課題解決への分析モデル作成・活用セミナー
2023年10月25日(水) 10時30分
～
16時30分
オンライン 開催
本セミナーでは、データ解析について取り上げ、Excelを活用した多変量解析の基本からニューラルネットワーク非線形解析 、逆問題解析について解説いたします。
また、製造業における「分析モデルに基づくスモールデータの取り扱い方と活用事例」「Excelをベースとするプログラミング不要な分析モデル開発環境の利用方法」について、デモを交えて実践的な知識と理解を深めていただきます。
スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用
2023年10月20日(金) 10時30分
～
16時30分
オンライン 開催
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。
スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用
2023年10月12日(木) 10時30分
～
16時30分
オンライン 開催
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。
材料・医薬品の効率的な開発のためのケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクスに基づく実践的な機械学習入門
2023年10月6日(金) 10時30分
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2023年10月20日(金) 16時30分
オンライン 開催
異常検知のための時系列データ解析
2023年9月19日(火) 10時30分
～
16時30分
オンライン 開催
本セミナーでは、機械学習・ディープラーニングを概観・整理した後、時系列データの分析手法を概観し、異常検知に役立てる手法と実践のポイントを解説いたします。
非臨床試験における統計解析入門
2023年9月6日(水) 10時30分
～
16時30分
オンライン 開催
本セミナーでは、非臨床試験における統計解析について、薬効薬理試験を題材として使用して基礎から解説いたします。
非臨床試験の特徴や試験の目的に応じた適切な解析手法を解説いたします。
医薬品開発のためのPython入門
2023年9月4日(月) 10時30分
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2023年9月15日(金) 16時30分
オンライン 開催
本セミナーでは、Pythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) 、医薬品開発への応用について詳解いたします。
データインフォマティクスの基礎と赤外・近赤外分光法におけるスペクトル解析への応用
2023年8月30日(水) 13時00分
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16時30分
オンライン 開催
本セミナーでは、データインフォマティクスの基礎を学び、データインフォマティクスを使うことで、難しいとされる赤外・近赤外分光法のスペクトルデータを解釈する手段について解説いたします。
押さえておくべき多変量解析の基本概念と実例による演習 (実務で使用するツール)
2023年8月30日(水) 10時30分
～
16時30分
2023年8月30日(水) 10時30分
～
16時30分
オンライン 開催
医薬品開発のためのPython入門
2023年8月25日(金) 10時30分
～
16時30分
オンライン 開催
本セミナーでは、Pythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) 、医薬品開発への応用について詳解いたします。
時系列データの特徴量抽出と制御設計・異常予知への応用
2023年8月18日(金) 10時30分
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16時30分
東京都 開催
会場・オンライン 開催
本セミナーは、制御分野における時系列データから制御系設計、突発的異常発生予知のモデリングを紹介いたします。
産業界の制御開発者向けに、実際に収集した時系列データを用いた実例を用いて実践的に解説いたします。
感性工学測定における定量化・分析のポイントと商品開発への活かし方
2023年7月31日(月) 10時30分
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16時30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、評価実験、分析方法についてハンズオンを交えて解説いたします。
異常検知のための時系列データ解析
2023年7月18日(火) 10時30分
～
16時30分
オンライン 開催
本セミナーでは、機械学習・ディープラーニングを概観・整理した後、時系列データの分析手法を概観し、異常検知に役立てる手法と実践のポイントを解説いたします。
実験計画、データの統計解析と報告書作成の仕方〜入門
2023年7月6日(木) 10時30分
～
16時30分
オンライン 開催
本セミナーでは、統計的データ解析と実験計画法について基礎から丁寧に解説し、データ解析、効率の良い実験、直交表の実践方法まで、Excelでの演習を通して習得していただきます。
