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本セミナーでは、平均、分散、標準偏差などの信頼性・標本サイズとの関係、母平均の推定・母平均の差の推定などの原理、Excel関数による母平均の推定・母平均の差の推定などを実行、解析結果の正しい解釈について、事例・演習を交えながら、丁寧にわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。

本セミナーは、分析法バリデーションについて基礎から解説いたします。
分析能パラメータの基準値設定など統計解析が苦手な方でもわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ推定の基礎から実装までを解説し、どのように応用できるのかをX線光電子分光スペクトルや磁気コンプトン散乱データを例にとって説明いたします。

本セミナーでは、データに基づいた客観的分析や判断を行う道具としての統計分析手法について基礎から解説いたします。
ビジネス現場での実務、とりわけ品質管理で活用するためのポイントについて解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ推論とスパースモデリングを情報数理基盤とするデータ駆動科学でAI for Material engineeringについて解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの基礎から解説し、機械学習・AIの基礎と製品開発に向けた材料配合最適化の取り組み、マテリアルズインフォマティクスを活用したポリマーの効率設計、企業におけるシミュレーションとインフォマティクスを活用した高分子材料・プロセス設計について詳解いたします。

ICHガイドラインでは、高度なデータ解析法を用いることが要求されています。
本セミナーでは、製剤開発の各フローにて、必要なデータ解析技術をマスターしていただきます。
講師自作のデザインスペース作成ツールおよび、Q1E解析ツール等を提供いたします。

本セミナーでは、ベイズ推定の基礎から実装までを解説し、どのように応用できるのかをX線光電子分光スペクトルや磁気コンプトン散乱データを例にとって説明いたします。

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの基礎から解説し、マテリアルズインフォマティクスを高分子材料開発に適用するポイント、実際の企業の取り組み事例から活用ポイントと注意点について解説いたします。

本セミナーでは、実験・医療統計学の基礎理論および標準偏差や統計的有意差等、統計の基礎から始めて、「二元配置分散分析」までを解説いたします。
また、実務作業をどう進めるかについて、具体的な方法とノウハウについて、Excelの演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、加速度データから生体信号までと多様な形状を有する時系列データを対象に、現場に基づいた即効性のある前処理の仕方や特徴抽出の方法を紹介いたします。
更に、抽出された特徴量を用いて機械学習や深層学習による異常検知や、その一歩先を行く故障予測 (残寿命予測) のためのワークフローを解説いたします。