多変量解析入門 オンラインセミナー
よくあるお問合わせよくあるお問合せ リクエストリクエスト セミナー会場セミナー会場へのアクセス
セミナーのメニュー

化学・電気系 その他各分野
一覧へ→
  ヘルスケア系
一覧へ→
情報機構 技術書籍情報機構 技術書籍
技術書籍 一覧技術書籍 一覧
   <新刊書籍>
  CMOS
  プラスチックリサイクル
  全固体電池材料技術
電子書籍電子書籍
化学物質管理化学物質管理
通信教育講座通信教育講座
LMS(e-learning)LMS(e-learning)
セミナー収録DVDDVD
社内研修DVD
セミナー講師のコラムです。講師コラム
  ↑2023/7/7更新!!
お申し込み・振込み要領お申込み・振込要領
案内登録案内登録
↑ ↑ ↑
新着セミナー、新刊図書情報をお届けします。

※リクエスト・お問合せ等
はこちら→



SSL GMOグローバルサインのサイトシール  



Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 


★Rの実習を交えながら理解を深めます。
わからなくなった際は講師が受講者の画面を見てサポート致します!

【PC実習あり】多変量解析入門
~Rの基本的な使い方から、多変量解析の実践応用までを学ぶ2日間講座~


<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

ヒューマン・メタボローム・テクノロジーズ株式会社
事業統括本部 プロジェクト推進 インフォマティクス部 部長 山本博之 氏

講師紹介

2003年 神戸大学 工学部 応用化学科 卒業
2008年 神戸大学大学院自然科学研究科 分子物質科学専攻 博士課程修了
2008年 ヒューマン・メタボローム・テクノロジーズ株式会社 入社
2012-2013年 味の素株式会社 イノベーション研究所 研究員
2014-2017年 ヒューマン・メタボローム・テクノロジーズ株式会社 主任
2018年-現在 現職
2019年-現在 弘前大学大学院医学研究科 メタボロミクスイノベーション学講座 特任准教授(兼務)

■専門・得意分野
ケモメトリックス、多変量解析、機械学習、メタボロミクス

<その他関連セミナー>
機械学習・AI 一覧はこちら

日時・会場・受講料

●日時 2024年9月26日(木) 10:30-16:30
      2024年9月27日(金) 10:30-16:30
●会場  会場での講義は行いません。
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名66,000円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき55,000円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名71,500円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき60,500円

      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

※配布資料等について

●配布資料は、印刷物を郵送で1部送付致します。
・お申込の際にお受け取り可能な住所を必ずご記入ください。
・郵送の都合上、お申込みは4営業日前までを推奨します。(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
・それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、その場合、テキスト到着がセミナー後になる可能性がございますことご了承ください。
・資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。


●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。(全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。

オンラインセミナーご受講に関する各種案内(ご確認の上、お申込みください。)
・PC/タブレット/スマートフォン等、Zoomが使用できるデバイスをご用意ください。
・インターネット 回線速度の目安(推奨) 下り:20Mbps以上
・開催が近くなりましたら、Zoom入室URL、配布資料、当日の流れなどをメールでご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報ください。
・受講者側のVPN、セキュリティ設定、通信帯域等のネットワーク環境ならびに使用デバイスの不具合については弊社では対応致しかねますので予めご了承ください。

Zoom
Zoom使用に関する注意事項(クリックして展開)
・公式サイトから必ず事前のテストミーティングをお試しください。
 → 確認はこちら
 →Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、
  カメラ・マイクが使えない等の事象が起きる可能性がございます。
  お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
 →参加方法はこちら
 →一部のブラウザは音声が聞こえない等の不具合が起きる可能性があります。
  対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
  (iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります)

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴あり)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開)
・見逃し視聴ありでお申込み頂いた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。
・セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
・原則、遅くとも開催4営業日後までに録画動画の配信を開始します(一部、編集加工します)。
・視聴期間はセミナー開催日から4営業日後を起点に1週間となります。
 ex) 2/6(月)開催 セミナー → 2/10(金)までに配信開始 → 2/17(金)まで視聴可能
 ※メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。
 ※準備出来しだい配信致しますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。
  上記例の場合、2/8(水)から開始となっても2/17まで視聴可能です。
 ※GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間設定を延長します。
 ※原則、配信期間の延長は致しません。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
  (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承ください。
 →見逃し視聴について、こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。(テスト視聴動画へ) パスワード「123456」 

セミナーポイント

多変量解析について基礎から解説します。化学・生物分野では、非常に多くの変数が観測されることから、まずはじめに『データを可視化』することと、『重要な変数を選ぶ』ことが大事になります。そこで本講座1日目では、主成分分析によるデータの可視化と、主成分負荷量を用いた重要な代謝物の選び方について紹介し、Rを用いた実習を通じて理解を深めます。
本講座2日目では、多変量解析の中でも、特にケモメトリックス分野で広く用いられているPartial Least Squaresによるデータの可視化と、PLS負荷量を用いた重要な代謝物の選び方について紹介します。2日目もRを用いた実習を通じてより理解を深めます。
本セミナーでは、Rを使用したPC演習を行います。
オンラインで演習についていけるか不安という方もご安心ください。わからなくなってしまった時に講師が必要と判断した場合は、Zoomの画面共有機能を使用して状況確認を行います。

■講演中のキーワード
・ケモメトリックス
・多変量解析
・機械学習
・メタボロミクス
・バイオインフォマティクス

■受講後、習得できること
・多変量解析の基本的な考え方
・Rを使って自分で解析できる
・データの可視化と主成分分析
・主成分負荷量を用いた重要な変数の選び方
・Partial Least Squaresの理解
・メタボロミクスの論文が理解できるようになる

セミナー内容

【1日目】10:30-16:30
~Rの基本的な使い方や主成分分析(PCA)など、基礎を詳しく解説~


1 多変量解析とは
 1.1 多変量解析は合成変数の統計
 1.2 単変量解析と多変量解析の違い
 1.3 合成変数とは
 1.4 主成分分析における合成変数

2 多変量解析を用いたメタボロームデータ解析
 2.1 メタボロミクスでの主成分分析の解析手順
 2.2 メタボロミクスの研究例の紹介
 2.3 MetaboAnalystを用いたメタボロームデータの解析手順

3 Rの基本的な使い方
 3.1 RとRStudioの使い方
 3.2 基本的な計算
 3.3 csvファイルの読み込み
 3.4 グラフの作成

4 主成分分析を用いたデータの可視化
 4.1 主成分スコアによるサンプルの可視化
 4.2 スケーリングが結果に与える影響
 4.3 寄与率とは
 4.4 Rによる主成分分析の実習

5 主成分分析における重要な変数の選び方 (前半)
 5.1 主成分係数とは
 5.2 主成分係数を用いた重要な変数の選び方
 5.3 Rによる主成分係数の実習

-----------------------------------------------------------

【2日目】10:30-16:30
~主成分負荷量・PLSなど、さらに理解を深める~


1 多変量解析の基礎のおさらい

2 主成分分析における重要な変数の選び方 (後半)
 2.1 主成分負荷量とは
 2.2 主成分係数と主成分負荷量の違い
 2.3 主成分負荷量を用いた重要な変数の選び方
 2.4 Rによる主成分負荷量の実習

3 Partial Least Squares (PLS)とは
 3.1 主成分分析とPLSの違い
 3.2 2つのPLSスコア(説明変数と目的変数)
 3.3 PLS係数とPLS負荷量の違い
 3.4 PLS負荷量を用いた重要な変数の選び方
 3.5 PLSとPLS-DAの違い
 3.6 RによるPLS負荷量の実習

4 loadingsパッケージで計算可能な解析手法の紹介
 4.1 群に順序があるときのPLS-ROG
 4.2 サンプルに順序があるときのOS-PCA
 4.3 マルチセットPLSを用いたマルチオミックスデータ解析
 4.4 マルチセットPLS-ROG
 4.5 loadingsパッケージでの計算方法

5 その他の話題
 5.1 PLS回帰分析
 5.2 機械学習
 5.3 Tidyverseを用いたデータの取り扱い
 5.4 因子分析
 5.5 スパース主成分分析

セミナー番号:AB2409D5

top

会社概要 プライバシーポリシー 特定商取引法に基づく表記 商標について リクルート
Copyright ©2011 技術セミナー・技術書籍の情報機構 All Rights Reserved.