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本セミナーでは実験計画法を統計の基礎から学び、合理的な製剤設計、工程設計に資することを目指しています。

本セミナーでは、多変量解析の基礎から解説し、Excelのアドインにある分析ツールを活用し、汎用的な手順で多変量解析を定型的に行う方法を示します。
また、Excelの使い方、活用方法、計算結果 (出力) の解釈方法について解説し、各章の例題への適用を通して習得いただきます。

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。

本セミナーでは、回帰分析 (重回帰分析) の基礎から、データの扱い方、Excelを使った回帰分析の実践について解説いたします。

本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるよう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) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

本セミナーでは、統計の基礎から解説し、問題解決手法としてデータサイエンスを導入する時の勘所について事例を中心に解説いたします。

本セミナーでは、研究開発の高精度化・高効率化を実現するデータ駆動型アプローチ・機械学習・実験計画について詳しく解説いたします。
機械学習による実験計画の考え方から、ベイズ最適化・能動学習の基礎、機械学習モデルの超パラメータ最適化・品質領域の推定・プロセス条件の最適化などの材料工学への各応用例、Pythonによる実行方法までを解説いたします。

本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるよう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) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。