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本セミナーでは、過去の技術開発手法に情報科学で用いられるデータ解析手法を取り入れ温故知新により成果の出た講演者の成功事例を公開いたします。
例えば、科学で否定証明された問題を多変量解析で解いて実用化に結びつけた事例や、データ駆動で環境対応樹脂を開発した事例などデータサイエンスによる実験手法を具体的に説明いたします。

本セミナーでは、近年注目されている、グラフニューラルネットワークの基礎と材料・医薬品開発への応用、問題点や有用性の有無について解説いたします。
「データの多様性が少ない」「予測精度よりも解釈性を重視する」等の企業の実情に沿ったデータ分析・機械学習・深層学習の応用とその注意点について講師の経験を踏まえて解説いたします。

本セミナーでは、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、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。
そして、統計解析パッケージソフトウェアを使って、実際にデータ分析の演習を行います。

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、データの使い方の基礎から、いま人工知能で話題となっているディープラーニングまで、基本的な考え方と手法の原理を解説いたします。

本セミナーでは、過去の技術開発手法に情報科学で用いられるデータ解析手法を取り入れ温故知新により成果の出た講演者の成功事例を公開いたします。
例えば、科学で否定証明された問題を多変量解析で解いて実用化に結びつけた事例や、データ駆動で環境対応樹脂を開発した事例などデータサイエンスによる実験手法を具体的に説明いたします。

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、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、過去の技術開発手法に情報科学で用いられるデータ解析手法を取り入れ温故知新により成果の出た講演者の成功事例を公開いたします。
例えば、科学で否定証明された問題を多変量解析で解いて実用化に結びつけた事例や、データ駆動で環境対応樹脂を開発した事例などデータサイエンスによる実験手法を具体的に説明いたします。

本セミナーでは、分析バリデーションに必要な統計の基礎から解説し、具体的な実験データを使って、データ解析の考え方、方法、解釈について、質疑応答を交えて解説いたします。

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。