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本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学の背景とその意味を解説し、その活用について、Excelを用いた演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、マススペクトルの基礎、間違いやすい用語とその正しい理解、イオン化とイオン種との関係、条件設定の考え方、GC/MS・LC/MSにおける解析、フラグメントイオンやMS/MSスペクトルの解析方法、マスディフェクト値の利用、ノンターゲット分析など、基礎的な内容から実践的なポイント・コツまで、分かりやすく解説いたします。

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本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学の背景とその意味を解説し、その活用について、Excelを用いた演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、光散乱法について取り上げ、光散乱法による液中の分子、粒子の測定の基礎から解説し、静的と動的の両方の散乱現象を使うことによって、分子や粒子の形状や、濃度効果・相互作用などの情報を得る手順と留意点について詳解いたします。

本セミナーでは、FT-IR測定について基礎から解説し、測定の具体的な方法・スペクトルの解析方法や測定例など詳解いたします。

本セミナーでは、具体的に「データ分析プロジェクト」「AIプロジェクト」という二大DXプロジェクトにフォーカスして学び、プロセスを体系的に理解し、同時に明日から始められるようなテクニカルな「型」を提供いたします。

本セミナーでは、ベイズの定理にはじまるベイズ統計学の基本的な考え方を古典的な頻度統計学との対比を交えつつ解説いたします。
さらに、ベイズ推定、ギブスサンプリング法やメトロポリス・ヘイスティングス法などのマルコフ連鎖モンテカルロ法とその応用について解説いたします。

本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学の背景とその意味を解説し、その活用について、Excelを用いた演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学やガイドラインに基づいた分析法バリデーションの進め方などわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、Pythonを利用した前処理・自動化から分析・予測まで、研究データ活用の実務を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、Pythonを利用した前処理・自動化から分析・予測まで、研究データ活用の実務を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、監査証跡やそのレビューが求められる背景や、分析機器を事例に、システムが持つ監査証跡機能やその活用方法、記録された監査証跡の効率的なレビューの方法について解説いたします。

本セミナーでは、XPSの原理およびスペクトルから得られる基本的な情報、得られたスペクトルの解析法を説明いたします。
また、より正確な解析を行うためのチャージアップ対策などの測定条件やサンプルプレパレーションの工夫に触れ、実際的な測定応用例として、二次電池材料やバイオポリマーなど、機能性材料について実際に評価した事例、また、XPSを最大限にまで活用したチャレンジング解析事例について解説いたします。