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本セミナーでは、ビッグデータからの知識発見のための技術としての教師なし学習について、基礎から解説いたします。
特に統計解析ソフトRやプログラミング言語Pythonを用いた分析デモを見ながら、実際の解析を実感できるようにいたします。

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。

本セミナーでは、ケモ・マテリアル・データのをもとに、Rプログラミングによる統計検定、多変量データの作り方、さまざまな視覚化法、機械学習、化学構造情報処理について実習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、回帰分析について基礎から解説し、Rによる実際の分析のデモを交えて、非線形回帰モデルの構築方法、モデル推定のポイントまで解説いたします。
また、Rのソースコードを配布いたします。

本セミナーでは、ベイズ統計学の考え方を基本から解説し、これから独学でより高度なデータ解析に挑むための基盤作りを目指します。

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの基本的知識から、具体的なデータ科学の活用手法・適用例、最新の話題を解説いたします。

本セミナーでは、ケモ・マテリアル・データのをもとに、Rプログラミングによる統計検定、多変量データの作り方、さまざまな視覚化法、機械学習、化学構造情報処理について実習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、ICHガイドラインにて要求される、共分散分析、重回帰分析、スペクトル解析のための主成分分析 (PCA) や部分的最小自乗回帰 (PLS) の知識について学んでいただきます。
身近な事例を用いた講義と実習を通して、多変量解析の技術を習得していただきます。

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。