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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、時系列予測の一般的な機械学習法の初歩から始め、リザバーコンピューティングの特徴、学習/予測の仕組み、実装例の紹介、学習と予測のデモンストレーション、数理的な性質、具体的な応用例の紹介、最新の研究状況と展望までを分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、ソフトウェアの安全性、有効性、品質が確保されていることを、IEC62304、IEC60601-1 PEMS要求事項への適合の仕方について解説するとともに、必要な文書の作成の仕方について、ワークショップ形式で実践的に学習いたします。

本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、「QC7つ道具」の知識を身に着けた上で、日々発生する問題に対するPDCA＝「問題解決の手順」を、演習問題を通して実践的に学ぶことができます。

本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学を分かりやすく解説いたします。
また、分析法バリデーションの各パラメータの計算方法について、Excel演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、撹拌の基礎から設計およびスケールアップまでを、動画を交えて詳しく解説いたします。
また、実際の最適設計およびスケールアップの計算をExcelを使って解説いたします。

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、売上実績データを分析する手法を用いて、営業現場にマッチした「ターゲティング」「工数配分」「戦略オプション」を定量的・客観的に設定する方法を解説いたします。