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| 2020年 12月 | マテリアルズ・インフォマティクスQ＆A集－解析実務と応用事例－ | |
| マテリアルズ・インフォマティクスQ＆A集－解析実務と応用事例－MI(マテリアルズ・インフォマティクス)という魔法を活かすための地道な積み重ねの大切さと具体的手順が分かる一冊！様々な材料・分野ごとの実状・課題に沿った応用例・最新研究動向や適用の可能性 | ||
| 2020年 10月 | 寺子屋統計教室-基礎から多変量解析まで- | |
| 多くの読者と同じく、何冊もの統計書の断片を、ジグソーパズルのようにつなぎ合わせながら統計学を学ぶ著者が、「正規分布の性質」「検定原理と使い分け」「相関と回帰の違い」等を自身のイメージや多数の例題を元に分かりやすく解説！ | ||
| 2019年 11月 | 機械学習を中心とした異常検知技術と応用提案 | |
| 2019年11月発刊：豊富な事例を基に、異常検知を実務で導入活用するための勘所を把握。多くの現場で発生する課題に向けたアプローチを、実装・運用レベルで解説 | ||
| 2019年2月 | 量子コンピュータ／イジング型コンピュータ研究開発最前線 ～基礎原理・最新技術動向・実用化に向けた企業の取り組み～ | |
| 2019年2月発刊：量子コンピュータ、イジングマシンの基礎原理・最新技術動向・実用化に向けた企業の取り組み | ||
| 4月26日 | 多変量解析入門 １日目【PC実習あり】～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～ | |
| 「多変量解析を初めて勉強したい！」「多変量解析が使用されている論文が理解できるようになりたい！」「Rの基本的な使い方を実習で学びたい！」という方におすすめの好評につき6回目の開催となるセミナー初心者でも理解できるようにR実習を交えて基礎から解説します！！★4/27開催セミナー「多変量解析入門 2日目」と併せて受講すると、より理解が深まります！！ | ||
| 4月27日 | 多変量解析入門 ２日目【PC実習あり】～因子負荷量・PLS回帰など、さらに理解を深める～ | |
| 「多変量解析についてより深く学習したい！」「因子負荷量や回帰分析、判別分析について知りたい！」「モデリングってどうすればいいのだろう？」という方におすすめの好評につき6回目の開催となるセミナー初心者でも理解できるようにR実習を交えて解説します！！★4/26開催セミナー「多変量解析入門 1日目」と併せて受講すると、より理解が深まります！！ | ||
| 5月12日 | 組合せ最適化入門セミナー～基礎的な手法から応用例まで、巡回セールスマン問題を中心に～ | |
| 講師：大阪大学 大学院情報科学研究科 寄附講座教授 梅谷 俊治 先生 ★人工知能、AI時代にこそ学びたい"組合せ最適化"の入門セミナー！ ★難しい数式を出来るだけ省略！どなたでも受講可能な内容です。 ★現実問題の解決に、組合せ最適化を上手に活用出来るようになりましょう！ | ||
| 5月13日、14日 | ゼロからどころか、マイナスからでも学べる医学・生物統計学超入門 | |
| 講師：愛知医科大学 大橋 渉 先生 ★足かけ12年！リピート開催43回目！一度も中止経験なし！ ★楽しく、眠くなく、笑いながら多くの身近な実例を通じて学ぶ満足度の高いセミナー！ ★こんな統計の講義、見たことも、聞いたこともない！ ★統計学は決して難しくありません。同じやるなら楽しく学びましょう！ | ||
| 5月17日 | ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門 | |
| ★ベイズ統計の基本、一般化線形モデル、状態空間モデル。 | ||
| 5月21日 | ゼロから学ぶ医学・生物統計基礎講座 | |
| 初心者がよく抱く疑問点や勘違い・混乱する点をしっかり解説し、ゼロから理解を深め、自身で解析をする時に基本的な事項で実務が詰まる事のないように | ||
| 5月24日 | 時系列データ分析 | |
| データサイエンティスト養成講座～Rを用いた時系列データ分析の基礎～ | ||
| 5月28日 | ベイズ統計入門講座 | |
| データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける | ||
| 5月31日 | 機械学習を用いたデータ分析入門 | |
| 機械学習を用いたデータ分析入門 | ||
| 6月8日 | データサイエンスのためのベイズ統計学入門 | |
| 講師は統計数理研究所・鎌谷研吾先生です。ベイズ統計学の考え方、マルコフ連鎖モンテカルロ法の仕組みを知りたい方に向けて。 | ||
| 6月11日 | 文理融合型：欠測データにおける統計解析の基礎知識～欠測のメカニズムから各分析手法に欠測が生じている場合の処理に至るまで～ | |
| ☆講師は幅広い方を対象に講義を多数実施しております。☆文系・理系や予備知識の有無に関わらず、分かりやすいと凄く評判です。☆この機会に是非、欠測データ統計解析を学びましょう！ | ||
| 6月22日 | はじめての統計解析～統計学の基礎・標準偏差・正規分布・相関分析・CS分析を学ぶ～＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師 株式会社アイスタット 志賀 保夫 先生★統計解析実務を行っている講師が贈る好評セミナーをオンライン開催！★演習を交えながら、統計を業務に活かすための“はじめの一歩”が学べます！ | ||
| 6月23日 | はじめての実験計画法～分散分析法、直交法を中心に基礎から実践まで学ぶ～＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 講師 株式会社アイスタット 志賀 保夫 先生、菅 民郎 先生 ★実務で活躍中の講師が贈る、実践的な実験計画法セミナーをオンライン開催！ ★知っておくべき基本から分散分析・一元配置・二元配置・多重比較法等の各種手法、および直交表の見方や使い方、得られたデータの解析と要因の効果や交互作用の解釈まで。 | ||
| 統計書籍 |
| 2018年1月 | IoT/AIの活用は製造業に革新をもたらすか？ 製造現場・工場におけるIoTの利用と可能 | |
| IoTを利用すると何ができるのか？導入したほうがいいのか？豊富な事例と改善提案で「何をしたらいいのか」「どうすればいいのか」へのヒントが満載！必読の1冊センサネットワークから人工知能（機械学習・ディープラーニング）との連携まで、生産効率UPに向けたIoT活用に迫る！ | ||
| 2017年3月 | 製品開発のための 生体情報の計測手法と活用ノウハウ ―脳計測・生理計測に基づく客観的な感性評価を商品へ活かす― | |
| 計測手法の基礎から応用手法、製品開発事例も多数紹介！ 人の感情・感性を科学的に計測し消費者に効率的に訴える製品を開発しよう！ | ||
| 2016年6月 | 医薬品の承認申請電子データ提出とCDISC標準 ― 医薬品のデータサイエンスにおけるインフラストラクチャー ― | |
| 本書は申請電子データやCDISC標準が、医薬品のデータサイエンスにおいて共通する「基本的な考え方」を埋め込んだ、一種のインフラストラクチャーとしての役割を果たすものだとの認識に立って、CDISC標準の各データモデルやデータモデルにも基づくデータセットの作成・管理に関する諸問題を理解することができるようにする事を目的としています。 | ||
| 2012年 9月 | 初心者のための保健・医療系研究論文作成に必要な統計的方法の基礎知識 －統計的方法の予備知識と事例による | 統計書籍 |
| 統計的論文をまとめる際、「なぜこの条件でこの検定を使うのか」「類似条件による異なる統計手法の使用例」「統計誤用例と結果例」 等、統計で悩む箇所を中心に、事例を用いて分かりやすく解説した一冊。 | ||
| 2010年 7月 | 薬物性QT延長症候群 －基礎、ガイドライン、臨床、測定・評価、事例－ | 統計書籍 |
| 薬物性QT延長症候群に携わる全ての方へ！！ 【S7BおよびE14に関連するガイドライン一括掲載】 | ||
2021年
| 4月8日、9日 | 【統計学超入門】 統計のコンセプトから使い方まで（入門編） | |
| 基礎から学び統計の考え方を知りたい、だけどある程度基本的な統計手法の使い方くらいまでは知りたい、という方にピッタリな内容を提供いたします。 統計学の基本コンセプトから説明しますので、予備知識はまったくなしで気軽に学んでいただけます。ぜひこの機会に統計を自分のものにしてしまいましょう！ | ||
| 3月25日 | 確率的グラフィカルモデルと因果推論 | |
| ★書籍「確率的グラフィカルモデル」の著者 鈴木讓先生が講演！数式だけではなく、ソースプログラムを追い、実行結果を確認する。手を動かして身につけることを優先する。 | ||
| 3月22日、23日 | 実験計画法・実験データ解析手法 完全マスター【2日間講座】 第1日目：はじめての実験計画法 第2日目：「直交表」他さらに進んだ実験計画法をマスター＜Zoomによるオンラインセミナー：見逃し視聴有＞ | |
| ★職場に帰ってすぐ活用できる！ 初めて学ぶ方でも十分に理解できるよう、基礎から順に丁寧に解説します。★「テキストの事前配布」「講義は２日間」「後日活用できる見直し易いテキスト」：セミナー開催前から開催後に至るまで、じっくりと学習できます。 | ||
| 3月22日 | Pythonで理解する！初めてのベイズ統計学 | |
| 講師は高崎経済大学・宮田庸一先生。ベイズ統計学の手法を入門レベルからわかりやすく解説します！・Python(PyMC3)を用いたベイズ推定の仕方がわかるようになります。（ソースコードも差し上げます） | ||
| 3月17日 | 製造業における実験計画法と非線形実験計画法～従来手法の問題点整理と、Excel上で構築できる人工知能を応用したこれからの実験計画法～ | |
| 『概念説明が分かりやすい』、『ノウハウが非常に役立った』と毎回好評です。新たに取り組む方も、従来方法の見直しや改善にも！＊年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説！ | ||
| 3月8日 | ベイズモデリング入門－入門の一歩先から階層ベイズモデルまで | |
| ★ベイズモデリングやそれと関連した事柄を“最短で理解したい方”に最適！ | ||
| 3月12日 | Pythonを使って学ぶ機械学習【初級編・15名限定】～Zoomオンライン・ハンズオンセミナー～ | |
| 【先着15名限定】文系・理系不問。業種・業界に関わらず受講可能な初級者向け講座。・データ分析を実施する際におさえておくべき10のポイント？・Pythonの実際の操作を見て学べる。出来る人は一緒にやってみましょう。 | ||
| 2月26日 | 基礎のキソから学ぶ！経時測定データ解析・超入門 | |
| ☆統計解析ソフト「R」を用いた実習形式で行います！☆事前に、講義中で使用するサンプルデータやサンプルプログラムを配布いたします！※RをインストールしたPCをご準備くださいませ。 | ||
| 2月22日 | トポロジカルデータ解析【ＴＤＡ】入門～最先端の数学を用いたデータ解析法の科学応用まで～ | |
| 講師：京都大学 高等研究院 教授 平岡 裕章 | ||
| 2月17日 | 体外診断薬の臨床性能試験と統計的手法について【基礎】～必要な統計手法の選択のポイントと解析結果の見かた～ | |
| ☆受講者特典として、講師の著書を進呈！（書籍の詳細はプログラムをご覧ください）☆統計的な知識を身に着けることで、性能評価・データ解析を適切に行うことができる。性能評価だけでなく、日常の業務にも活かす！ | ||
| 1月27日 | ベイズ統計入門講座 | |
| データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける | ||
| 1月27日 | スパースモデリング技術の特徴と応用【ハンズオンセミナー】＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| ★スパースモデリング：本質を抽出するための方法論をPythonハンズオンで学ぶ。★異常検知、ハイパースペクトル画像への応用も！ | ||
| 1月26日 | Rで学ぶマルチレベルモデル入門 | |
| ★書籍 Rで学ぶマルチレベルモデル[入門編][実践編]著者の尾崎幸謙先生が、マルチレベルモデルを、やさしく、わかりかすく解説します。 | ||
| 1月25日 | 時系列データ分析 | |
| データサイエンティスト養成講座～Rを用いた時系列データ分析の基礎～ | ||
| 1月21日 | 従来開発方法・実験計画法との比較で学ぶ、品質工学（タグチメソッド）実践入門 | |
| 開発生産性向上とトータルコストダウンに効くロバスト最適化開発法：最初につまずかないための重要概念の理解と、実際の進め方＊年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説！ | ||
2020年
| 12月22日 | ||
| ☆品質管理の原理、統計学の基礎知識(シグマ・仮説検定・相関と回帰など)、管理図・工程能力・抜き取り調査といったキーワードを軸にして、分かり易く解説します！ | ||
| 12月22日 | 多変量解析入門 ２日目【PC実習あり】～因子負荷量・PLS回帰など、さらに理解を深める～ | |
| 「多変量解析についてより深く学習したい！」「因子負荷量や回帰分析、判別分析について知りたい！」「モデリングってどうすればいいのだろう？」という方におすすめの好評につき5回目の開催となるセミナー初心者でも理解できるようにR実習を交えて解説します！！★12/21開催セミナー「多変量解析入門 1日目」と併せて受講すると、より理解が深まります！！ | ||
| 12月21日 | 多変量解析入門 １日目【PC実習あり】～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～ | |
| 「多変量解析を初めて勉強したい！」「多変量解析が使用されている論文が理解できるようになりたい！」「Rの基本的な使い方を実習で学びたい！」という方におすすめの好評につき5回目の開催となるセミナー初心者でも理解できるようにR実習を交えて基礎から解説します！！★12/22開催セミナー「多変量解析入門 2日目」と併せて受講すると、より理解が深まります！！ | ||
| 12月21日 | ||
| ☆臨床研究(試験)における「質の高いエビデンス」とは何か？☆必要となる統計学の基礎知識,倫理的問題,システマティックレビューの正しい理解にオススメ！☆メタアナリシスを簡単に実施できる「Review Manager」の使い方についても解説します！ | ||
| 12月16日 | 「はじめてのPCR法」実習セミナー | |
| 講師：アドバンテック研修センター株式会社 東京研修センター 講師 平石 佳之 先生 ★一瞬にして需要が高まった「PCR法」を座学と実習から学べるセミナー。 ★PCRとは結局何ができるのか、どんな機械や試薬が必要になるのか、実際にPCRを行う際の注意点は・・？ 急遽身につけなければいけなくなった技術者の方から、PCRに関連する機器・試薬などを取り扱う方まで幅広い方を対象にしたセミナーです。 | ||
| 11月27日 | わかりやすい生物統計 | |
| ★生物統計学入門者へ、生物統計のキホンのキ～キホンのホンまで、やさしく解説。 | ||
| 11月26日 | 利益を産みだす「開発時の安全係数と量産展開時の規格値」の論理的決定方法＜ＰＣ演習付き＞～経済性を根拠にした、合理的かつJISに準拠した規格値の決定法【損失関数の基礎と応用】～ | |
| ★年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します！＊半導体、家電、電機部品、自動車、医療機器、医薬品など多くの業界の方に毎回受講していただいております。 | ||
| 11月25日 | ゼロからはじめる統計モデリング | |
| ★簡単な例で、統計モデリングの考え方を基本から理解できる。書籍「ゼロからはじめる統計モデリング」著者が、やさしく、わかりやすく解説します。 | ||
| 11月24日 | ゼロから学ぶ医学・生物統計基礎講座 | |
| 初心者がよく抱く疑問点や勘違い・混乱する点をしっかり解説し、ゼロから理解を深め、自身で解析をする時に基本的な事項で実務が詰まる事のないように | ||
| 11月20日 | ISO13485:2016 統計的手法－規格が要求する統計的手法の活用方法及びそのポリシーの手順書化－ | |
| ★大事な事は、どの場面で統計的手法を使い、何を検証し、如何に妥当性を示すか！ | ||
| 11月20日 | ＜実務で使える＞因子分析の基礎と留意点～数式を使わずに解説～Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり | |
| ＊毎回好評を博しているセミナーがオンラインになりました＊基礎知識から、分析結果の使い方・実務レベルまで丁寧に解説します！「初めて学んだのですが、理解しやすかったです」（化学品メーカー・研究開発）「基礎から教えて頂きありがとうございました」（看護・教育） | ||
| 11月18日 | 多変量解析入門－たくさんの変数を縦横無尽に分析する－ | |
| ★多変量解析の世界を一気に俯瞰して捉えることが出来るようになります！ | ||
| 11月13日 | 脱マイナス後の医学・生物統計学実践講座【大阪開催】 | |
| 講師：愛知医科大学 臨床研究支援センター 大橋 渉 先生 ★足かけ11年！リピート開催43回を誇るあのセミナー 「ゼロからどころか、マイナスからでも学べる医学・生物統計学超入門」の講師が送る 医学・生物統計の実践講座。「ゼロから…」ご参加の皆様のリクエストに応え、開催決定！ | ||
| 11月10日 | 製造業のための統計的多変量データ分析法～開発実務の統計・多変量解析 基礎と実際～【ソフトウェア配付・ＰＣ演習付き】＜Zoomによるオンラインセミナー＞ | |
| 「実務で使えるソフトウェア」を実際に動かしながら学ぶオンライン講座！年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します! | ||
| 10月16日 | 初めての「統計的因果推論」入門セミナー2020 | |
| ☆グラフ構造から因果関係を推論する「Judea Pearl」の考え方と手法を中心に解説！☆傾向スコアといった重要キーワードも含めて、丁寧にご説明します！※統計モデルと因果モデル・グラフィカルモデル・介入効果・反事実・二重頑健性など。 | ||
| 10月12日 | 大学IR（Institutional Research）活動に使える統計手法の超入門 | |
| 講師：愛知医科大学 大橋 渉 先生 ★足かけ11年、リピート開催40回以上を誇る、大人気生物統計セミナーの大橋先生による特別講座！ ★学内データの有効な活用方法とは？ | ||
| 9月17日、18日 | ゼロからどころか、マイナスからでも学べる医学・生物統計学超入門【大阪開催】 | |
| 講師：愛知医科大学 大橋 渉 先生 ★足かけ11年！リピート開催43回目！一度も中止経験なし！ ★楽しく、眠くなく、笑いながら多くの身近な実例を通じて学ぶ満足度の高いセミナー！ ★こんな統計の講義、見たことも、聞いたこともない！ ★統計学は決して難しくありません。同じやるなら楽しく学びましょう！ ★11月13日(金)、本セミナーの続編「脱マイナス後の医学・生物統計学実践講座」が開催決定！セットでのお申し込みもお待ちしております！ | ||
| 9月14日 | ベイズ統計入門講座 | |
| データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける | ||
| 9月10日 | 知識ゼロからの『統計学入門』３回継続セミナー（１）：知識ゼロからの「統計学」入門（9/10）（２）：知識ゼロからの「実験計画法」入門（9/11）（３）：知識ゼロからの「ノンパラと多変量解析」入門（10/12） | |
| 講師は千葉大学／栗原伸一先生です。 ★今回は【Zoomによるオンラインセミナー】として開催します！本継続セミナーは，「統計学が必要なのに全くの素人」という方々を対象に，【全3回】で検定から多変量解析，実験計画法までをマスターしていただこうという企画です。 （尚、各講座はそれぞれ独立した内容となっておりますので、 第1回～第3回のいずれかのみの受講も可能です。） | ||
| 9月10日 | Pythonを使って学ぶ機械学習～Zoomオンライン・ハンズオンセミナー～ | |
| ★20名限定：Zoomウェビナー×Pythonハンズオン | ||
| 8月27日 | 傾向スコアを用いた臨床疫学研究入門 | |
| ★傾向スコアの算出方法、分析法、利用法、注意点等を実例交え解説！ | ||
| 8月25日 | 体外診断薬の開発・承認申請における臨床性能試験の考え方と統計学【基礎】～検査の精度管理に必要な統計手法の選択とデータ分析の仕方～ | |
| ☆「各評価方法」の具体的なポイントを体験しながら学んで頂きます！ ※統計的な見方と考え方、有意差検定、統計的判断、解析結果の有益な情報提供など。 ☆体外診断薬の研究・開発・臨床試験・品質管理などをご担当の方におススメ！ ※「興味がある、情報収集したい」といった方のご参加も大歓迎です。 | ||
| 7月20日 | Rで学ぶマルチレベルモデル入門（PC実習付） | |
| ★書籍 Rで学ぶマルチレベルモデル[入門編][実践編] 著者の尾崎幸謙先生が、マルチレベルモデルを、やさしく、わかりかすく解説します。 | ||
| 7月17日 | 脱マイナス後の医学・生物統計学実践講座 | |
| 講師：愛知医科大学 臨床研究支援センター 大橋 渉 先生 ★足かけ11年！リピート開催43回を誇るあのセミナー 「ゼロからどころか、マイナスからでも学べる医学・生物統計学超入門」の講師が送る 医学・生物統計の実践講座。「ゼロから…」ご参加の皆様のリクエストに応え、開催決定！ | ||
| 7月17日 | 品質統計解析の分析法バリデーションへの応用 | |
| 分析法バリデーション業務にそった内容をもとに統計の理解から活用の仕方を解説！分バリ業務のための分バリ業務に特化した統計のセミナーです！分析法バリデーションを自由自在に実施するために実験計画法的な視点の重要性や真度、室内再現性、併行精度、直線性への応用事例など解説します | ||
| 7月16日 | 科学技術者のための“分かり易い”統計の基礎 | |
| 品質管理、分析業務に携わっている方のために統計の概念をイメージし理解するために、具体的な実験データを使って、データ解析の考え方、方法、解釈について、演習を交えて解説します | ||
| 6月16日 | 第一原理計算による材料研究の現状と動向 ～機能性材料の理解から新材料探索に向けたマテリアルズインフォマティクスまで～ | |
| 講師：東京工業大学 科学技術創成研究院フロンティア材料研究所 教授 大場 史康 先生 ★話題のマテリアルズインフォマティクスを学ぶ前に身につけたい【第一原理計算】について、基礎から最新情報まで詳細に解説！ ★ご自身の業務に置き換えて理解できるよう、講師が専門とする無機材料の設計・予測のための計算手法と応用例を中心に、有機材料の事例も交えて紹介いたします。 | ||
| 6月4日 | トポロジカルデータ解析【ＴＤＡ】入門 ～最先端の数学を用いたデータ解析法の科学応用まで～ | |
| 講師：京都大学 高等研究院 教授 平岡 裕章 | ||
| 3月23日 | Rで学ぶマルチレベルモデル入門 | |
| ★書籍 Rで学ぶマルチレベルモデル[入門編][実践編]著者の尾崎幸謙先生が、マルチレベルモデルを、やさしく、わかりかすく解説します。 | ||
| 3月12日 | 従来開発方法・実験計画法との比較で学ぶ、品質工学（タグチメソッド）実践入門 | |
| 開発生産性向上とトータルコストダウンに効くロバスト最適化開発法：最初につまずかないための重要概念の理解と、実際の進め方＊年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説！ | ||
| 3月9日 | Rを使った時系列データ分析入門（パソコン実習付き） | |
| ★時系列データの解釈・予測を行うための枠組みを、実装を通じ体系的に習得！ | ||
| 3月5日、6日 | 全くの初心者からでも大丈夫：多変量解析入門 【２日間講座：Ｒによる実習付】【定員30名】 | |
| ＊毎回好評！★座学・独学のみでは実務に役立つ統計の技能は身に付かない！？ フリーソフト Rを用いた実習を通じて実際にデータを用い、その基本的な使用方法や解析手順を具体的・実践的に学べます。【定員30名】 | ||
| 3月5日 | ベイズモデリング入門－入門の一歩先から階層ベイズモデルまで | |
| ★階層ベイズモデリングやそれと関連した事柄を“最短で理解したい方”に最適！ | ||
| 統計学入門シリーズセミナー（全3回）－実践的な統計学入門、多変量解析入門、初めてのベイズ統計学 | ||
| ★書籍「マンガでわかる統計学」シリーズの著者、高橋信先生が、やさしく、わかりやすく、解説します。 | ||
| 2月25日、26日 | アンケート調査データの統計解析 ～基礎から学ぶ～ | |
| ☆アンケート調査の「概論」から分かり易く丁寧に解説！☆品質の高いデータを取得する上で必要な「分析手法・データ解析技術」とは？☆実務へ応用できるようにすることを最終的な目標とします！ | ||
| 2月27日 | 臨床疫学研究における傾向スコア分析の使い方～観察研究における治療効果研究～ | |
| ☆Rと傾向スコア分析の事前知識は必要ありません！☆治療効果の選択、分析の流れ、Rによるアウトプットの読み方、論文の評価など解説します！ | ||
| 2月28日 | マテリアルズ・インフォマティクスによる材料設計の技術動向と応用事例～データベース構築・材料データ活用手法・応用例など | |
| ★データ収集、データベース構築方法、実際の設計開発例を解説し、マテリアルズインフォマティクス導入に必要な要素技術が身に付く | ||
| 2月14日 | トポロジカルデータ解析入門～最先端の数学を用いたデータ解析法の科学応用まで～ | |
| 講師：京都大学 高等研究院 教授 平岡 裕章 | ||
| 1月31日 | Rで学ぶ時系列データ分析の基礎と状態空間モデリング（PC実習付き） | |
| ★Logics of Blue・馬場先生が状態空間モデリングをたっぷり解説します。 | ||
| 1月29日 | 階層ベイズモデリング：その実装と応用 | |
| ★階層モデルのベイズ推測によるデータ解析方法をR言語と汎用的なMCMCライブラリ（JAGSとStan）を用いて解説。 | ||
| 1月29日 | 感性工学による製品開発のすすめ方【入門】 ～基礎知識及び必要となる情報とその活用・設計法～ | |
| ★技術や論理では説明が難しい「心のフィット感」を解き明かす！ ★人間の感性に着目し、それを物づくりに応用する新しい工学「感性工学」についての基礎知識を習得！ 企業の現場で感性をどう捉えていけば良いのか、また具体的な応用について説明します。 | ||
| 1月27日 | Pythonで初めて学ぶ！ベイズ統計学の基礎と応用 | |
| 講師に、高崎経済大学・宮田庸一先生をお招きします。「ベイズ統計学を初歩から理解したい方」「Pythonを用いたベイズ推定に興味がある方」「マルコフ連鎖モンテカルロ法に興味のある方」など是非、ご参加下さい。 | ||
| 1月24日 | 医薬品承認申請の電子化義務化に向けた準備と実務対応上の留意点－eCTD作成、申請電子データ提出、委託時留意点 | |
| ★2020年4月1日からの電子申請義務化直前のチェックポイントと注意事項とは？ | ||
| 1月23日、24日 | 実験計画法・実験データ解析手法 完全マスター 【2日間講座】 第1日目：はじめての実験計画法 第2日目：「直交表」他さらに進んだ実験計画法をマスター | |
| ★職場に帰ってすぐ活用できる！ 初めて学ぶ方でも十分に理解できるよう、基礎から順に丁寧に解説します。 ★「テキストの事前配布」「講義は２日間」「後日活用できる見直し易いテキスト」：セミナー開催前から開催後に至るまで、じっくりと学習できます。 | ||
| 1月17日 | 【ソフトウェア配付・ＰＣ演習付き】データから本質的な情報を取りだすエンジニアのための統計・多変量解析 基礎と実際～製造業の統計・多変量解析 実務的基礎～ | |
| 「実務で使えるソフトウェア」をPCで実際に動かしながら学ぶ！ 年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します! | ||
| 1月16日、17日 | ゼロからどころか、マイナスからでも学べる医学・生物統計学超入門 | |
| 講師：愛知医科大学 大橋 渉 先生 ★足かけ11年！リピート開催42回目！一度も中止経験なし！ ★楽しく、眠くなく、笑いながら多くの身近な実例を通じて学ぶ満足度の高いセミナー！ ★こんな統計の講義、見たことも、聞いたこともない！ ★統計学は決して難しくありません。同じやるなら楽しく学びましょう！ | ||
2019年
| 12月16日 | 第一原理計算による材料研究の現状と動向～機能性材料の理解から新材料探索に向けたマテリアルズインフォマティクスまで～ | |
| 講師：東京工業大学 科学技術創成研究院フロンティア材料研究所 教授 大場 史康 先生 | ||
| 12月16日、17日 | やさしい医療生物統計学超入門 | |
| ＜リピート開催20回目＞ 毎回高評価を頂いております！双方向での進行により皆様の理解度に合わせますので、安心してご参加ください！ | ||
| 12月17日 | 製造・分析における品質管理の統計学【入門】 | |
| ☆品質管理の原理、統計学の基礎知識(シグマ・仮説検定・相関と回帰など)、管理図・工程能力・抜き取り調査といったキーワードを軸にして、分かり易く解説します！ | ||
| 12月12日 | 体外診断薬の開発・研究における性能評価の統計的な考え方を学ぶ～適切な統計手法の選択と解釈の仕方～ | |
| ☆臨床試験への有用な情報提供のため、性能評価のデータは客観性、正確さ、精密さが求められます！ ☆具体的な評価方法のポイントに合わせて、必要な統計知識を基本から伝授します！ ☆本セミナーを通じて、解析結果を応用する力を身に付けましょう！ | ||
| 12月12日 | ハンズオンで体験！バイオインフォマティクス～不完全なデータに挑む～ | |
| 講師：株式会社日本バイオデータ 緒方 法親 先生など計4名 ★毎回大好評！バイオインフォマティクスを使いこなす為のはじめの一歩をハンズオンで学ぶ（Mac使用）。 ★UNIX/Linuxの基礎から、NGSが出力するデータの取扱い・配列類似性の検索・集計・統計処理や解析法、およびビジネス成功例までを詳解！ ★セミナーのイメージはこちらをご覧ください。 | ||
| 12月9日、10日 | 統計学の基礎から学ぶ実験計画法【２日間・PC実習】 | |
| 講師：ティー・エム研究所 代表 芳賀 知 先生 ★多種多様な業種で使われている実験計画法を、統計の基礎から学べる。 ★２日かけて様々な手法から直交表による実験計画などを座学とPC実習を通して身に着けられる入門セミナーです！ | ||
| 11月26日 | スパース推定入門 | |
| ★正則化法に基づくスパース推定、lasso、lasso拡張及び構造的スパース正則化を解説。★回帰モデル（ロジスティック、ポアソン、Cox）におけるスパース推定とは？★計算アルゴリズムおよび正則化パラメータ選択方法も解説。 | ||
| 11月22日 | 分析法バリデーションの品質統計解析を解きほぐす（応用編） | |
| 分析法バリデーション業務にそった内容をもとに統計の理解から活用の仕方を解説！分バリ業務のための分バリ業務に特化した統計のセミナーです！ 上級編では分析法バリデーションを自由自在に実施するために枝分かれ型実験計画や繰り返しのある回帰分析をグラフィカルイメージと計算過程の両方から解説 室内再現精度評価の実験計画法の基礎となるt検定、一元配置分散分析、枝分かれ型分散分析について、具体的データを用いながら絵解き。その後、真度、併行精度、室内再現精度を一気に評価した事例紹介や直線性の評価で問題となる頭打ちを統計的に評価する方法についても解説。 | ||
| 11月21日 | 分析法バリデーションの品質統計解析を解きほぐす（入門編） | |
| 分析法バリデーション業務にそった内容をもとに統計の理解から活用の仕方を解説！分バリ業務のための分バリ業務に特化した統計のセミナーです！ 入門編では統計の概念をイメージし理解するために、具体的な実験データを使って、データ解析の考え方、方法、解釈について、演習を交えて解説します | ||
| 11月19日 | ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門（PC実習付） | |
| ★ベイズ統計の基本、一般化線形モデル、状態空間モデル。 | ||
| 11月18日 | スパースモデリング入門（1日速習） | |
| ★1日で基本を概ね理解できるよう、事例・デモ交え、わかりやすく解説！フリーソフトを使った分析例を紹介します。 | ||
| 11月11日 | ISO13485:2016 統計的手法－規格が要求する統計的手法の活用方法及びそのポリシーの手順書化－ | |
| ★大事な事は、どの場面で統計的手法を使い、何を検証し、如何に妥当性を示すか！ | ||
| 11月11日 | Pythonで学ぶ！ディープラーニングのしくみを理解するための数学入門 | |
| 講師は増井技術士事務所・増井敏克先生です。本セミナーでは、ディープラーニングの実装に求められる範囲の数学に絞って、Pythonでの実装と合わせてわかりやすく解説します。 | ||
| 11月8日 | ゼロから学ぶ医学・生物統計基礎講座 | |
| はじめて統計に触れる方でも大歓迎！初心者の疑問点や勘違い・混乱する点をしっかり解説しゼロから理解を深め、自身で解析をする時に基本的な事項で実務が詰まる事がないように学びます | ||
| 11月7日 | 初学者のための時系列データ分析～状態空間モデルとRで実践するカルマンフィルタ～ | |
| 講師は北海道大学・萩原淳一郎先生。本セミナーでは、時系列分析を初歩から体系立てて学びます。またその際、R言語による実践方法もあわせて紹介します。 | ||
| 10月25日 | 医療ビッグデータ・リアルワールドデータ(RWD)を活用した医薬品開発・マーケティング～PCを用いたデータ分析・解析の演習セミナー～ | |
| ☆医療ビッグデータ・RWDの全体像やトレンドを体系的に整理！ ☆「PC演習」では実データを用いた解析を行い、各データへの理解を深めて頂きます！ ☆モデリングなど、データの利活用でお悩みの方にオススメの内容です！ | ||
| 10月25日 | Rで実践！状態空間モデルによる時系列データ解析 | |
| 講師：情報・システム研究機構 統計数理研究所 モデリング研究系 助教 野村 俊一 ★時系列データの解析方法から、実際のデータを用いた一連の分析プロセスに加え、統計解析ソフトRでの解析コードの書き方までをわかりやすく解説。 ★時系列解析の予備知識がない方でもわかるよう、データの種類から前処理まで基礎的な知識もお伝えいたします。 | ||
| 10月23日 | カルマンフィルターの直感的な理解と実装 | |
| 講師：慶応義塾大学 名誉教授 森平 爽一郎 | ||
| 10月23日 | ロバスト設計（パラメータ設計）の基礎と実践ノウハウ | |
| 講師：庄司技術士事務所 庄司 尚史 先生 ★様々なノイズに強い設計最適化手法『ロバスト設計』に特化したセミナー！ ★品質工学・ロバスト設計の基礎からロバスト性評価、直交表の使い方、そして具体的なロバスト設計の手順・結果の解釈までを詳解。 | ||
| 10月21日 | 加速寿命試験と寿命データ解析【PC演習付き】 | |
| 講師：金沢工業大学 大学院工学研究科 高信頼ものづくり専攻 客員教授 二川 清 先生 〇加速試験および加速試験に必要な知識をイチから解説いたします！ 座学だけでなく、実際にPC演習を行うことで理解が深まる実践的なセミナーとなっています。 ※Excelが入ったPCをお持ちください。 | ||
| 10月18日 | 欠測データにおける統計解析のイロハ～Rによる単一代入法と多重代入法のポイント～ | |
| ☆欠測値の概要、欠測データの問題点、欠測のパターンやメカニズムなど基礎知識！ ☆数値例を示しながら、具体的な処理・分析方法についても解説します！ ※書籍「欠測データ処理: Rによる単一代入法と多重代入法」も贈呈致します。 | ||
| 10月17日 | 量子コンピュータ入門～現状と将来展望～ | |
| 講師：電気通信大学 大学院 情報理工学研究科 教授 西野 哲朗 先生 ★様々な業界から注目と期待が集まる量子コンピューターを原理から応用、国内外の動向まで全て解説。 ★前提知識がない方でも受講可能。枠にとらわれず情報収集中の方や人工知能・量子コンピューターの知識を深めたい方にお勧めのセミナーです。 | ||
| 10月15日 | サンプルサイズの設計方法セミナー2019 ～考え方・統計学の基礎・計算式・実例・ツール使用(Excel・EZR)～ | |
| ☆サンプルサイズの設計方法を、以下内容を含め分かり易く解説します。 ①基本的な考え方 ②統計学の基礎知識 ③検出すべき差や計算式 ④計算方法の実例紹介 ⑤ツール(Excel,EZR)の使用方法 など。 ☆実務に繋がる効果的な進め方をポイントの整理と共に学習しましょう。 | ||
| 10月8日 | 機械学習におけるパターン認識手法「サポートベクターマシン(SVM)」の理論と応用 | |
| ☆教師あり学習の考え方・ベイズ推定の基本・LIBSVMの使用法 ・未学習データに対する汎化性向上など、ポイントを分かり易く解説します！ ☆基本(考え方)をしっかりと整理し、今後の業務へ活かせるよう導きます！ | ||
| 10月8日 | 基礎からわかる自然言語処理～これから始める方向けに知っておくべき知識を徹底解説～ | |
| 講師：同志社大学 理工学部 インテリジェント情報工学科 教授 土屋 誠司 | ||
| 10月4日 | 知識ゼロからの『統計学入門』３回継続セミナー（１）：知識ゼロからの「統計学」入門（9/5）（２）：知識ゼロからの「実験計画法」入門（9/6）（３）：知識ゼロからの「ノンパラと多変量解析」入門（10/4） | |
| 講師に千葉大学／栗原伸一先生をお招きします。 【毎回好評！】 本継続セミナーは，「統計学が必要なのに全くの素人」という方々を対象に，ベストセラー『入門 統計学』の著者を講師に迎え，【全3回】で検定から多変量解析，実験計画法までをマスターしていただこうという企画です。 （尚、各講座はそれぞれ独立した内容となっておりますので、第1回～第3回のいずれかのみの受講も可能です。） | ||
| 9月25日、26日 | 全くの初心者からでも大丈夫：多変量解析入門 【２日間講座：Ｒによる実習付】【定員30名】 | |
| ＊好評のため再開講！ ★座学・独学のみでは実務に役立つ統計の技能は身に付かない！？ フリーソフト Rを用いた実習を通じて実際にデータを用い、その基本的な使用方法や解析手順を具体的・実践的に学べます。 | ||
| 9月24日 | 母集団PK/PD解析ガイドライン －ポイント解説と解析・評価実施上の留意点－ | |
| ★母集団PK/PD解析ガイドラインを適切に運用するには？～解析実施前・解析時の留意点、対象データの取扱い、解析結果の報告・活用～ | ||
| 9月24日 | 時系列データ分析のすすめ方～基礎・モデル化から異常検知・機械学習適用まで～ | |
| ★時系列データ処理の基本から、特徴に応じた実際の分類・モデル化手法まで！ 図解による分かり易さを重視し解説します！ ★講師が実演するPythonプログラムや、Python・Rの基本操作ガイドに関する付録資料なども配布します！ | ||
| 9月19日 | はじめてのベイズ統計学 | |
| ★わかりやすく解説！ | ||
| 9月19日 | 機械学習・時系列データ分析のためのデータ前処理のすすめ方 | |
| ★解析結果の成否を左右するとも言われる前処理について、具体的にどのような処理を行えば良いのか？ 自然言語処理・画像処理・時系列データ分析を取り上げ解説！ ★Python を用いて個々の前処理を行うために有用なパッケージや関数などを紹介します！ | ||
| 9月17日、18日 | 実験計画法・実験データ解析手法 完全マスター【2日間講座】 第1日目：はじめての実験計画法 第2日目：「直交表」他さらに進んだ実験計画法をマスター | |
| ★職場に帰ってすぐ活用できる！ 初めて学ぶ方でも十分に理解できるよう、基礎から順に丁寧に解説します。 ★「テキストの事前配布」「講義は２日間」「後日活用できる見直し易いテキスト」：セミナー開催前から開催後に至るまで、じっくりと学習できます。 | ||
| AI・人工知能時代のための実習で学ぶ、はじめての統計・機械学習入門シリーズ講座【全3回】 | ||
| ★各回ともPC実習を導入したハンズオン形式セミナー！自分の手を動かすことで、より身につく！ ★昨今のAIブームに取り残されないために！必要なものは中学校レベルの数学知識のみ！ ★ご興味のある内容・ご都合の良い日程のみでも受講可能です。各回、別の方が受講頂くことも可能です。 | ||
| 9月12日、13日 | ゼロからどころか、マイナスからでも学べる医学・生物統計学超入門 | |
| 講師：愛知医科大学 大橋 渉 先生 ★足かけ10年！リピート開催41回目！一度も中止経験なし！ ★楽しく、眠くなく、笑いながら多くの身近な実例を通じて学ぶ満足度の高いセミナー！ ★こんな統計の講義、見たことも、聞いたこともない！ ★統計学は決して難しくありません。同じやるなら楽しく学びましょう！ | ||
| 9月11日 | ＜EXCEL演習付き＞利益を産みだすJIS Z 8403による「開発時の安全係数と量産展開時の規格値」の論理的決定方法～経済性を根拠にした、合理的かつJISに準拠した規格値の決定法【損失関数の基礎と応用】～ | |
| 損失を減らし、利益を拡大 【損失関数 JIS Z 8403】を一日速習！ 経済的観点と技術的観点を連動させて、合理的に安全係数率や規格値を定める！ | ||
| 9月5日 | スパース推定法による統計モデリング入門 | |
| ★スパースモデリングで回帰モデルの推定が出来るようになります。 | ||
| 8月30日 | Pythonによるベイズ統計学入門【PC実習付き】 | |
| 講師：慶應義塾大学 経済学部 教授 中妻 照雄 先生 ★ベイズ統計を基礎から学びたい方、ベイズ的手法でデータ分析をしたい方、PyMCの使い方を学びたい方などにお勧めのセミナー！ ★ベイズ統計の基本原理から、様々なデータによるベイズ分析の手法をなるべく数式を使わず、PC実習を交えながら解説します。 | ||
| 8月30日 | はじめての多変量解析～統計学の基礎、基本統計量と相関分析、多変量解析の基本を学ぶ～ | |
| 講師：株式会社アイスタット 志賀 保夫 先生 ★多変量解析の基礎から、重回帰分析／判別分析／数量化1類・2類・3類／主成分分析／クラスター分析等の各手法の実践までを1日速習！ ★難解な公式は使わず図解豊富なテキストと事例を中心にお話します。 ★フリーソフトでのPC演習あり。当日からすぐにデータ分析が実践できるようになります！ | ||
| 8月29日 | はじめての検定～統計学の基礎、標準偏差と標準誤差、信頼区間の推定、各種検定の基本を学ぶ～ | |
| 講師：株式会社アイスタット 志賀 保夫 先生 ★検定に必要な統計の基礎知識および、検定手法の適切な選択法、出力した結果の解釈までを1日速習！ ★難解な統計の公式は使わず図解豊富なテキストと事例を中心にお話します。 ★フリーソフトでのPC演習あり。当日からすぐにデータ分析が実践できるようになります！ | ||
| 8月26日 | ＜バイオインフォマティクスで注目！＞シングルセルＲＮＡ-ｓｅｑ解析の基礎からＲなどを用いた解析手法 | |
| 講師：筑波大学 医学医療系バイオインフォマティクス研究室 / 人工知能科学センター 准教授 尾崎 遼 | ||
| 8月22日 | 多変量解析入門～主成分分析、Rでの実習、PLS回帰など基礎から応用まで～ | |
| 「多変量解析を初めて勉強したい！」「統計の基礎知識から学習したい！」「多変量解析が使用されている論文が理解できるようになりたい！」という方におすすめのセミナー。 初心者でも回帰分析や判別分析などの言葉が理解できるようになります！また、Rの基本的な使い方の実習で、より理解を深められます！！ | ||
| 8月21日、22日 | やさしい医療生物統計学超入門 | |
| ＜リピート開催20回目＞ 毎回高評価を頂いております！双方向での進行により皆様の理解度に合わせますので、安心してご参加ください！ | ||
| 8月20日 | 臨床研究(試験)・EBMのためのシステマティックレビュー超入門 ～必要な統計学・倫理的配慮・Review Manager(メタアナリシス)の使い方など～ | |
| ○臨床研究(試験)における「質の高いエビデンス」とは何か？ ○必要となる統計学の基礎知識,倫理的問題,システマティックレビューの正しい理解にオススメ！ ○メタアナリシスを簡単に実施できる「Review Manager」の使い方についても解説します！ | ||
| 8月7日 | 初心者のための多変量解析超入門 ～多変量解析のイメージを掴み、実際に使えるようになるために～ | |
| 本セミナーでは、多変量解析を利用する必要に迫られた研究者や企業の担当者、さらに多変量解析に興味のある人のために、多変量解析の原理と解析結果の解釈方法を、できるだけ数式を使わず、できるだけわかりやすく説明します。 | ||
| 7月24日、25日 | 従来開発方法・実験計画法との比較で学ぶ＜現場を見据えた＞タグチメソッド（品質工学）の要点と開発実務への導入適用ノウハウ～2日間速習セミナー：最初につまずかないための重要概念の理解と実際の進め方～ | |
| 【タグチメソッド（品質工学）ノウハウ】：2日間（1日目半日、2日目一日）でじっくり学ぶ！ ＊年間受講者数は1000名超、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します！ | ||
| 7月24日 | Rを使った時系列データ分析入門（パソコン実習付き） | |
| ★時系列データの解釈・予測を行うための枠組みを、実装を通じ体系的に習得！ | ||
| 7月18日 | センサ行動認識・健康ビックデータ解析の基礎・各要素技術と今後の課題・可能性 | |
| センサデータを活用する：そのためには？「介護施設丸ごとセンシング4ヶ月の実験結果と効果」？「学習時と利用時でデータの分布が異なる問題の解決」？「機械学習の勘所」も解説！ | ||
| 7月12日 | 組合わせ最適化入門セミナー～基礎的な手法から応用例まで、巡回セールスマン問題を中心に～ | |
| 講師：大阪大学 梅谷 俊治 先生 ★人工知能、AI時代にこそ学びたい"組合わせ最適化"の入門セミナー！ ★難しい数式を出来るだけ省略！どなたでも受講可能な内容です。 ★現実問題の解決に、組合わせ最適化を上手に活用出来るようになりましょう！ | ||
| 7月12日 | 製造業における実験計画法の考え方と実施方法～従来手法の問題点整理と解決策、人工知能技術を応用したこれからの実験計画法～ | |
| ＜好評につき大阪でも開催！！＞『なぜ“その”実験計画法は上手くいかないのか？』従来の方法の見直しに！ これからやるならこの方法！＊年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説！ | ||
| 7月10日 | データ分析における特徴量エンジニアリング～多種多様なデータを扱う際の原理と実践～ | |
| 講師に、国立環境研究所・瓜生真也先生をお招きします。 地理空間データ、テキストデータ、画像データなど、多種多様な形式のデータに対応した特徴量エンジニアリングの手法を広く紹介します。Jupyter Notebook上で解説を行い、コードはR/Pythonで示します。 | ||
| 7月5日 | 粉体装置・プラントの設計・エンジニアリング～プロセスの組み立て方から配置計画、変更・スケールアップ対応等～ | |
| ★粉体設備・装置の設計上、実際に問題となる数々の課題と考え方を明らかにすることで、トラブルを防ぐ力をつける具体的・実践的なセミナーです。 | ||
| 6月17日、18日 | 統計学の基礎から学ぶ実験計画法【２日間・PC実習】 | |
| 講師：ティー・エム研究所 代表 芳賀 知 先生 ★多種多様な業種で使われる実験計画法を統計の基礎から学べる。 ★２日かけて様々な手法から直交表による実験計画などを座学とPC実習を通して身に着けられる入門セミナーです！ | ||
| 6月14日 | Excel演習で学ぶ多変量解析の基礎 | |
| 講師：北海道大学 大学院情報科学研究科 教授 今井 英幸 | ||
| 6月12日 | 【統計学超入門】 統計のコンセプトから使い方まで（入門編） | |
| 基礎から学び統計の考え方を知りたい、だけどある程度基本的な統計手法の使い方くらいまでは知りたい、という方にピッタリな内容を提供いたします。 統計学の基本コンセプトから説明しますので、予備知識はまったくなしで気軽に学んでいただけます。ぜひこの機会に統計を自分のものにしてしまいましょう！ | ||
| 5月31日 | ＜統計学における＞検定の考え方・使い方【超入門】～データをどう解釈するか，どの検定法をどんな時に使うか～ | |
| ★データの妥当性について客観的に判断したいとお考えの方へ！ 統計の専門家ではない立場から、習得にあたり理解に苦労すると思われる点などをふまえ、用語等の基本的な知識からわかりやすく解説します。 | ||
| 5月30日 | データサイエンスのためのベイズ統計学入門【大阪開催】 | |
| 講師に、大阪大学・鎌谷研吾先生をお招きします。 ベイズ統計学の考え方、モンテカルロ法の仕組みを知りたい方に向けて。半日速習セミナー大阪開催です！ | ||
| 5月28日 | Rで学ぶ時系列データ分析の基礎と状態空間モデリング（PC実習付き） | |
| ★Logics of Blue・馬場先生が状態空間モデリングをたっぷり解説します。 | ||
| 5月24日 | 製造業のための統計的データ分析法～開発実務の統計・多変量解析の基礎と実際～ | |
| 実務で使える【データ分析】：PC演習で習得する！ ※ノートPCは弊社にて準備します。 ＊年間受講者数は1000名超、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します！ | ||
| 5月20日、21日 | 実験計画法・実験データ解析手法 完全マスター【2日間講座】 第1日目：はじめての実験計画法 第2日目：「直交表」他さらに進んだ実験計画法をマスター | |
| ★職場に帰ってすぐ活用できる！ 初めて学ぶ方でも十分に理解できるよう、基礎から順に丁寧に解説します。 ★「テキストの事前配布」「講義は２日間」「後日活用できる見直し易いテキスト」：セミナー開催前から開催後に至るまで、じっくりと学習できます。 | ||
| 5月20日 | Issue management | |
| ★リーンシックスシグマを使った医薬品QMS対応のポイントとは？LSS活用のIssue managementによる業務継続的改善を実現。 | ||
| 5月17日 | 傾向スコアを用いた臨床疫学研究入門 | |
| ★傾向スコアの算出方法、分析法、利用法、注意点等を実例交え解説！ | ||
| 5月14日 | 統計モデリング入門：一般化線形モデルから階層ベイズモデルへ | |
| 講師は名著「データ解析のための統計モデリング入門」（通称：みどりぼん）の北海道大学・久保拓弥先生！ 統計モデリングを初心者向けにわかりやすく説明します。 毎回好評のセミナーです！ | ||
| 4月25日 | 初心者のための多変量解析超入門 ～多変量解析のイメージを掴み、実際に使えるようになるために～ | |
| 本セミナーでは、多変量解析を利用する必要に迫られた研究者や企業の担当者、さらに多変量解析に興味のある人のために、多変量解析の原理と解析結果の解釈方法を、できるだけ数式を使わず、できるだけわかりやすく説明します。 | ||
| 4月23日 | 多変量解析入門 ～自由自在に使いこなすコツ～ | |
| 講師：早稲田大学 創造理工学部経営システム工学科 教授 大野 高裕 先生 〇業務によく用いられる「多変量解析」を正しく・方法を間違えずに使えているのか、得られたデータを理解できているのか、多変量解析にはどんな手法があり、どう使うのか・・ 初心者でも、理系でなくてもわかるよう、１からわかりやすく、ポイントを絞ってお伝えします。 | ||
| 4月16日 | ＜統計学の初心者にも大丈夫！＞体外診断薬の開発における性能評価の見かたと考え方 | |
| ☆臨床試験への有用な情報提供のため、性能評価のデータは客観性、正確さ、精密さが求められます。 ☆具体的な評価方法のポイントに合わせて、必要な統計知識を基本から伝授します。担当になったばかりの方にもオススメです。 | ||
| 4月12日 | 多変量解析入門～ケモメトリックス手法を用いた生物・化学データの解析～ | |
| 「多変量解析を初めて勉強したい！」「統計の基礎知識から学習したい！」 「まずは多変量解析の基本的な内容がどんなものかを知りたい！」 という方におすすめのセミナー。ケモメトリックス手法についても解説する為、生物・化学分野の方には特におすすめです！！ | ||
| 4月11日 | データサイエンス超入門セミナー2019 ～データを理解する力，活用する力を養う～ | |
| ○「なぜ？」を解消するために、データの面白さ・奥深さを体感して頂きます！ ○データ分析・活用に自信が無い方にも是非ご参加頂きたい内容です！ ※本講座へのご参加で, 著書『データ分析とデータサイエンス』を贈呈いたします！ | ||
| 4月9日 | サンプルサイズの設計方法セミナー2019 | |
| ○サンプルサイズの設計方法を、以下内容を含め分かり易く解説します。 ①基本的な考え方 ②統計学の基礎知識 ③検出すべき差や計算式 ④計算方法の実例紹介 ⑤ツール(Excel,EZR)の使用方法 など。 ○実務に繋がる効果的な進め方をポイントの整理と共に学習しましょう。 | ||
| 4月5日 | Pythonによるベイズ統計学入門 | |
| 講師：慶應義塾大学 経済学部 教授 中妻 照雄 先生 〇ベイズ統計を基礎から学びたい方、ベイズ的手法でデータ分析をしたい方、PyMCの使い方を学びたい方などにお勧めのセミナー！ 〇ベイズ統計の基本原理から、様々なデータによるベイズ分析の手法をなるべく数式を使わずに解説します。 | ||
| 知識ゼロからの『統計学入門』３回継続セミナー （１）：知識ゼロからの「統計学」入門（1/18） （２）：知識ゼロからの「実験計画法」入門（2/22） （３）：知識ゼロからの「ノンパラと多変量解析」入門（3/15） | ||
| 講師に千葉大学／栗原伸一先生をお招きします。 【毎回好評！】 本継続セミナーは，「統計学が必要なのに全くの素人」という方々を対象に，ベストセラー『入門 統計学』の著者を講師に迎え，【全3回】で検定から多変量解析，実験計画法までをマスターしていただこうという企画です。 （尚、各講座はそれぞれ独立した内容となっておりますので、第1回～第3回のいずれかのみの受講も可能です。） | ||
| 3月26日 | データマイニング演習を通して体験するデータ仮説構築（PC実習付） | |
| ★データの見方・分析方法などを、グループワーク演習を通してわかりやすく体感！実務で悩んでいる方だけでなく、日常生活でも問題分析力、幅広い着眼点を養える講座です！ | ||
| 3月20日 | 進化的機械学習～進化計算の基礎と応用：最適化から機械学習まで～ | |
| ★多目的最適化問題への適用，進化計算を用いた機械学習・深層学習との関係とは？ | ||
| 3月18日、19日 | 全くの初心者からでも大丈夫：多変量解析入門 【２日間講座：Ｒによる実習付】【定員30名】 | |
| ＊好評のため再開講！ ★座学・独学のみでは実務に役立つ統計の技能は身に付かない！？ フリーソフト Rを用いた実習を通じて実際にデータを用い、その基本的な使用方法や解析手順を具体的・実践的に学べます。 | ||
| 3月14日 | Rを用いた顧客データ／アンケート調査データの分析・統計解析 | |
| 講師：株式会社ビジネス工房 緒方 真一 先生 ★入手した顧客データ・アンケート結果を有効に活用出来ていますか？ ★Rを用いたハンズオン実習形式で、データの分類・集計から、そのグラフ表現、代表的な分析手法までを習得できます！ | ||
| 3月14日 | 深層強化学習とそのPythonプログラムを用いた実習（PC実習付き） | |
| ★Pythonを用いたディープラーニングを実行する実習をやさしく行うセミナーです。 | ||
| 3月11日 | 難しくない分散分析と実験計画法（PC演習つき） | |
| Excelを使って即実践 実際に自分で進めて理解を深めるPC実習付セミナー実験計画法、分散分析・・数式に詳しくないとできない？いいえ、統計学を全く知らなくても大丈夫！基礎からわかりやすく解説します。統計学の基礎から学べるツールも特典として配布いたします。この機会に学んでみませんか？ | ||
| 3月8日 | 階層ベイズモデリング入門 | |
| ★ベイズ推測の基礎～実践まで。 | ||
| 3月7日 | 製造業における実験計画法の考え方と実施方法| 『なぜ、“その”実験計画法は上手くいかないのか？』 | | ||
| 3月6日 | ベイズモデリング入門－階層ベイズ・MCMCから状態空間モデルまで | |
| ★階層ベイズモデリングやその関連手法を“最短で理解したい方”に最適！ | ||
| 2月25日 | 医療機器の製品実現・製造管理に要求される統計的手法を含む有効な方法とその活用事例 ISO13485:2016に基づく製品の規格基準適合性、品質マネジメントシステムの有効性の維持改善のために | |
| ○「ISO13485」が要求する設計開発・品質保証システムの監視・測定・分析手法とは？ ○「統計的処理」の実例も含めて, 根拠に基づく実践的な考え方が身に付きます！ ○顧客・規制要求を満たす効率的・有効的な対応方法を正確に整理しましょう！ | ||
| 2月20日 | 医療ビッグデータ・リアルワールドデータ(RWD)を活用した医薬品開発・マーケティング～データ分析・解析のポイント～ | |
| ○医療ビッグデータの現状と課題を体系的に整理！ ○「ミニ演習」や「事例」を通じて, データ分析・解析の方法を丁寧に解説します！ ○データの利活用でお悩みの方にオススメの内容です！ | ||
| 2月15日 | 安全性解析手法「STAMP/STPA」超入門 (演習付)～従来手法との比較を踏まえた、つながるシステムにおける事故原因の分析～ | |
| ○システムの複雑化に伴い, 従来のハザード分析手法(FMEA/FTAなど)では 事故原因の分析が難しくなっています。 ○米国で本格的に普及しつつある「STAMP/STPA」について, メリット・考え方・分析手法・演習など, 詳細を基本から解説します。 | ||
| 2月14日、15日 | はじめての統計解析・実験計画法【2日間連続セミナー】 | |
| 株式会社アイスタット 志賀 保夫 先生 ★実務で活躍する講師が贈る、統計解析・実験計画法の実践力を身に付けるセミナー！ ★１日目の統計解析セミナーのみのご参加も可能です。（実験計画法セミナー参加希望の方は両日参加でお願いします。） ★一部フリーソフトを用いたPC実習を行います！ | ||
| 2月14日 | はじめての統計解析～確率分布や標本平均、信頼区間の推定、各種検定の基本を学ぶ～ | |
| 講師：株式会社アイスタット 志賀 保夫 先生 | ||
| 2月12日 | 文系でも初心者でもOK！21世紀の必須教養IoTとAIをまとめて学ぶセミナー～基本知識からビジネス・製造現場への導入/実用化まで～ | |
| ☆今更聞けない！人工知能、IoTは実際どんなもので、どんな場面に活用できるのか。 ☆1日で基本のキから現場への導入例まで速習！ | ||
| 2月8日 | 【統計学超入門】 統計のコンセプトから使い方まで（入門編） | |
| 基礎から学び統計の考え方を知りたい、だけどある程度基本的な統計手法の使い方くらいまでは知りたい、という方にピッタリな内容を提供いたします。 統計学の基本コンセプトから説明しますので、予備知識はまったくなしで気軽に学んでいただけます。ぜひこの機会に統計を自分のものにしてしまいましょう！ | ||
| 1月31日 | Rを使った時系列データ分析入門（パソコン実習付き） | |
| ★時系列データの解釈・予測を行うための枠組みを、実装を通じ体系的に習得！ | ||
| 1月30日、31日 | ＜入門編/知識ゼロから学べる＞基礎から学ぶ統計学（２日間セミナー）【PC実習付き】 | |
| 講師：株式会社すうがくぶんか 瀬下 大輔 先生 ★医薬品、医療機器、化粧品、食品、化学…。ありとあらゆる業界における、様々なプロダクトの開発、製造、品質管理を考えるうえで必須な「統計学」。その根本的、基礎的な内容を2日間で学べます！ ★ベーシックな統計を基礎から学ぶので、どなたでも受講可能です！（中学程度の数学知識を前提と致します。） ★途中、Rを用いたプチ実習も予定。明日からの業務に活かせる実践的な知識を習得しましょう！ | ||
| 1月30日 | 初学者のための時系列データ分析～状態空間モデルとRで実践するカルマンフィルタ～ | |
| 講師に、北海道大学・萩原淳一郎先生をお招きします。時系列分析を一日速習！また、R言語による実践方法もあわせて紹介します。 | ||
| 1月29日 | データサイエンス入門（基礎知識マスター） | |
| ★データサイエンス入門者に最適な研修です。これだけは知っておきたいデータサイエンスの基本事項を解説。 | ||
| 1月28日、29日 | 実験計画法・実験データ解析手法 完全マスター【2日間講座】 第1日目：はじめての実験計画法 第2日目：「直交表」他さらに進んだ実験計画法をマスター | |
| ★職場に帰ってすぐ活用できる！初めて学ぶ方でも十分に理解できるよう、基礎から順に丁寧に解説します。 ★「テキストの事前配布」「講義は２日間」「後日活用できる見直し易いテキスト」：セミナー開催前から開催後に至るまで、じっくりと学習できます。 | ||
| 1月25日 | 機械学習のための統計学【入門講座：１日速習】～確率統計・ベイズ統計の基礎からMCMC 法まで～ | |
| ★用途・目的に応じ、ディープラーニング他機械学習手法をどのように使い分けたら良いのか？★機械学習を使いこなすために必要となる、統計学の基礎を習得！ | ||
| 1月24日、25日 | ゼロからどころか、マイナスからでも学べる医学・生物統計学超入門 | |
| 講師：愛知医科大学 大橋 渉 先生 ★足かけ10年！リピート開催37回目！ ★楽しく、笑いながら多くの身近な実例を通じて学ぶ満足度の高いセミナー！ ★統計って何？論文が読めるようになりたい。各々のレベルに合わせて進む２日間！ ★統計学は決して難しくありません。同じやるなら楽しく学びましょう！ | ||
2018年
| 12月21日 | 回帰分析の基礎と実際 | |
| 線形回帰モデルだけでなくロジスティック回帰モデル、非線形回帰モデルまで、回帰モデルに対する知識や理解が深まるセミナー！モデル推定における「モデルの良さ」の考え方と「良い」モデルを得るための方法を解説！ | ||
| 12月6日、7日 | 統計学の基礎から学ぶ実験計画法【２日間】 | |
| 講師：ティー・エム研究所 代表 芳賀 知 先生 〇予備知識がなくとも理解できるよう、必要な統計学の基礎知識から入り、直交表などの様々な実験計画法について例題をまじえながら解説します！ 〇統計学や実験計画法を学ぶ足がかりが欲しい方、品質改善への手がかりをお探しの方にお勧めのセミナーです。 | ||
| 12月6日 | ハンズオンで体験！バイオインフォマティクス～バイオAIビジネスの最先端～ | |
| 講師：株式会社日本バイオデータ 緒方 法親 先生など講師4名様。 ★毎回大好評のセミナー！バイオインフォマティクスを使いこなす為のはじめの一歩をハンズオンで学ぶ（Mac使用）。 ★UNIX/Linuxの基礎から、次世代シークエンサーが出力するデータの取扱い・配列類似性の検索・集計・統計処理や解析法、およびビジネスの成功例や特許状況までを詳解。 | ||
| 11月26日、27日 | 統計学超入門セミナー（2日間）＜好評第9回＞ | |
| ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 11月19日 | 分析化学の最前線 －測定値を分析値にするための基礎知識 | |
| ★分析化学をはじめとする実験的計測における数値処理の考え方とは？測定結果に見合った数値を分析値として正しく整理・提出する極意とは？ | ||
| 11月16日 | 多変量ビッグデータからの自動特徴パターン抽出方法とその応用 | |
| ★特徴パターン抽出・認識アルゴリズムの実装とパターン抽出の応用実践。特徴パターン抽出の観点からの人工知能のポイントを理解しましょう。 | ||
| 11月16日 | 製造業のための統計的データ分析法～開発実務の統計・多変量解析の基礎と実際～ | |
| 実務で使える【データ分析】：PC演習で習得する！＊年間受講者数は1000名超、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します！ | ||
| 11月14日、15日 | 従来開発方法・実験計画法との比較で学ぶ ＜現場を見据えた＞タグチメソッド（品質工学）の要点と開発実務への導入適用ノウハウ ～2日間速習セミナー：最初につまずかないための重要概念の理解と実際の進め方～ | |
| 【タグチメソッド（品質工学）ノウハウ】：2日間（1日目半日、2日目一日）でじっくり学ぶ！ ＊年間受講者数は1000名超！ 企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します！ | ||
| 11月12日 | Pythonで学ぶ統計学入門（実習付き） | |
| ★人気のプログラミング言語Pythonを使った、効率的な集計や図示の方法を説明します。 ★シミュレーションを活用して、推測統計学の理論を直観的に学びます。 | ||
| 11月9日 | 【大阪開催】オオサンショウウオ先生の医療統計セミナー第2回 疫学研究のポイント―診断研究からデータベース研究まで― | |
| ☆大阪開催！医療統計入門継続セミナー（全２回）開講です！！1日目（10月開催）も合わせてご検討ください。 ☆臨床試験に携わる製薬企業担当者、病院担当者、大学関係者、興味のある方ならどなたでも参加可！ ☆受講者特典として、講師の著書を進呈します！（書籍の詳細は講師紹介欄にて） | ||
| 10月22日 | 加速寿命試験と寿命データ解析【PC演習付き】 | |
| 講師：金沢工業大学 大学院工学研究科 高信頼ものづくり専攻 客員教授 二川 清 先生 〇加速試験および加速試験に必要な知識をイチから解説いたします！ 座学だけでなく、実際にPC演習を行うことで理解が深まる実践的なセミナーとなっています。 ※Excelが入ったPCをお持ちください。 | ||
| 10月15日 | 【統計学超入門】 統計のコンセプトから使い方まで（入門編） | |
| 基礎から学び統計の考え方を知りたい、だけどある程度基本的な統計手法の使い方くらいまでは知りたい、という方にピッタリな内容を提供いたします。 統計学の基本コンセプトから説明しますので、予備知識はまったくなしで気軽に学んでいただけます。ぜひこの機会に統計を自分のものにしてしまいましょう！ | ||
| 10月12日 | 【大阪開催】オオサンショウウオ先生の医療統計セミナー第1回 臨床試験のポイント―ランダム化試験からメタアナリシスまで― | |
| ☆大阪開催！医療統計入門継続セミナー（全２回）開講です！！2日目（11月開催）も合わせてご検討ください。 ☆臨床試験に携わる製薬企業担当者、病院担当者、大学関係者、興味のある方ならどなたでも参加可！ ☆受講者特典として、講師の著書を進呈します！（書籍の詳細は講師紹介欄にて） | ||
| 10月12日 | ＜PC実習を交えて学ぶ＞はじめてのバイオインフォマティクス～基礎からデータ解析の実際まで～ | |
| 講師：岩手医科大学 清水 厚志 先生、小巻 翔平 先生【20名限定セミナー】 ★ゲノム情報解析の門を叩いてみませんか？丁寧な解説と充実のＱ＆Ａで毎回大好評！清水先生が贈る「バイオインフォマティクス」ハンズオン講座。 ★バイオインフォマティクスの概要から、解析に必須となるLinux／Rの必須基礎知識、DNAシークエンスデータやゲノムデータの基本的な取扱いまで詳解！ | ||
| 10月11日 | 多変量解析入門 ～自由自在に使いこなすコツ～ | |
| 講師：早稲田大学 創造理工学部経営システム工学科 教授 大野 高裕 先生 〇業務によく用いられる「多変量解析」を正しく・方法を間違えずに使えているのか、得られたデータを理解できているのか、多変量解析にはどんな手法があり、どう使うのか・・ 初心者でも、理系でなくてもわかるよう、１からわかりやすく、ポイントを絞ってお伝えします。 | ||
| 10月9日 | ＜統計学の初心者にも大丈夫！＞体外診断薬の開発における性能評価の見かたと考え方 | |
| ☆臨床試験への有用な情報提供のため、性能評価のデータは客観性、正確さ、精密さが求められます。 ☆具体的な評価方法のポイントに合わせて、必要な統計知識を基本から伝授します。担当になったばかりの方にもオススメです。 | ||
| 9月27日 | 統計モデリング入門：一般化線形モデルから階層ベイズモデルへ | |
| 講師は名著「データ解析のための統計モデリング入門」（通称：みどりぼん）の北海道大学・久保拓弥先生！ 統計モデリングを初心者向けにわかりやすく説明します。毎回好評のセミナーです！ | ||
| 9月20日、21日 | 全くの初心者からでも大丈夫：多変量解析入門 【２日間講座：Ｒによる実習付】 | |
| ＊好評のため再開講！ ★座学・独学のみでは実務に役立つ統計の技能は身に付かない！？ フリーソフト Rを用いた実習を通じて実際にデータを用い、その基本的な使用方法や解析手順を具体的・実践的に学べます。 | ||
| 9月18日、19日 | 実験計画法・実験データ解析手法 完全マスター【2日間講座】 第1日目：はじめての実験計画法 第2日目：「直交表」他さらに進んだ実験計画法をマスター | |
| ★職場に帰ってすぐ活用できる！ 初めて学ぶ方でも十分に理解できるよう、基礎から順に丁寧に解説します。 ★「テキストの事前配布」「講義は２日間」「後日活用できる見直し易いテキスト」：セミナー開催前から開催後に至るまで、じっくりと学習できます。 | ||
| 9月10日 | 統計学・機械学習を用いたデータ活用入門 | |
| ★これからデータ活用を始める方に対してプロジェクトの道標を示します！ | ||
| 9月7日 | 生体情報センシングの最新動向－生体情報の分析・解析とその応用技術開発－ | |
| ★生体計測技術の勘所とは？また、介護機器と車載用システムに偏在する理由とは？生体計測技術の概要、生体計測用センサの多様性と原理を理解。生体計測技術応用製品の開発STEP理解と技術開発動向・発展性と注意点とは？ | ||
| 9月6日 | 時系列データ分析のすすめ方～基礎・モデル化から異常検知・機械学習適用まで～ | |
| ★時系列データ処理の基本から、特徴に応じた実際の分類・モデル化手法まで！ 図解による分かり易さを重視し解説します！ ★講師が実演するPythonプログラムや、Python・Rの基本操作ガイドに関する付録資料なども配布します！ | ||
| 8月28日 | 粉体／粒体処理プロセスにおける、発生しやすい各種トラブルと対応実務 ～小型透明デモ機で粉体挙動を体感し 実践力を身に付ける～ | |
| 講師：吉原伊知郎技術士事務所 吉原 伊知郎 先生 ※元・奈良機械製作所 取締役など ★粉体の物性・挙動等の基礎から最適な原理・装置選定、代表的な10種トラブルに対処するための実践的ノウハウまで！ ★毎回大好評の多数の透明デモ機が今回も登場！実際の粉粒体の挙動やトラブルを「見る・触る・体感」することでリアルな知見を獲得できます。 | ||
| 8月22日 | ＜適切な実験・測定を行うために知っておくべき＞統計の基礎知識とデータ解析・解釈のポイント | |
| 講師：FIA 福山 紅陽 先生 ★製造業の各工程（研究・開発・量産・出荷後対応）にて必ず行う実験／統計で正しく解析、適用、解釈を行うために！知っておくべき知識をわかりやすく解説。 ★平均、分散、標準偏差等の値の信頼性と標本サイズの関係や、母平均の推定／差の推定など。様々な手法の礎となる基本的な考え方の理解を中心に詳解！ ★Excel関数などを利用して、自力で解析・解釈するための基礎の習得を目指します。 | ||
| 8月21日 | アンケート(調査データ)統計解析 ～超入門～ | |
| ○アンケート調査の「概論」から分かり易く丁寧に解説！ ○品質の高いデータを取得する上で必要な「分析手法・データ解析技術」とは？ ○実務に応用できるようにすることを最終的な目標とします！ | ||
| 8月8日 | 臨床研究(試験)・EBMのためのシステマティックレビュー超入門 | |
| ○臨床研究(試験)における「質の高いエビデンス」とは何か？ ○必要となる統計学の基礎知識,倫理的問題,システマティックレビューの正しい理解にオススメ！ ○メタアナリシスを簡単に実施できる「Review Manager」の使い方についても解説します！ | ||
| 8月6日 | マイクロリアクタの基礎理論から、生産性向上へのヒント・実際例まで | |
| 講師：徳島大学 外輪 健一郎 先生 ★マイクロ流路における挙動等の基礎やマイクロリアクタの特徴・効果から、解析と装置設計、マイクロリアクタが使える／使えないシーン、大量生産設備の考え方など事例を交えて解説！ | ||
| 7月26日 | Rを使った時系列データ分析入門（パソコン実習付き） | |
| ★時系列データの解釈・予測を行うための枠組みを、実装を通じ体系的に習得！ | ||
| 7月24日、25日 | ゼロから学ぶ医薬統計講座：基礎からJMP実習１日目：基礎編 ２日目：PCを用いた実習 | |
| これから統計を勉強される方も、一度勉強したが実践しようとしたら分からなかったという方も１日目の基礎では初学者向けに用語の理解から統計知識の活用など概念・考え方から具体例をまじえてわかりやすく解説します。 ２日目の実践ではSAS様提供の統計ソフトJMPを操作しながら学べる絶好の機械です！！実務でJMPを使用している講師だからこそ話せるJMPで「できること」「できないこと」「よく使う機能」や「テクニック」などここでしか聞けない要素満載の実習セミナーです！ | ||
| 7月23日 | ＜統計入門講座＞ 検定手法の考え方と使い方【Excel実習セミナー】名古屋開催 | |
| 講師に、愛知工科大学・荒川俊也先生をお招きします。 データ解析の最初の壁である「検定」の基本をExcel実習で学ぶ！統計をちょっとはやったものの，なんとなく消化不良を感じている方は是非ご参加ください。 | ||
| 7月12日、13日 | ゼロからどころか、マイナスからでも学べる医学・生物統計学超入門 | |
| 講師：愛知医科大学 大橋 渉 先生 リピート開催35回目！ 楽しく、笑いながら多くの身近な実例を通じて学ぶ満足度の高いセミナー！ 統計学は決して難しくありません。同じやるなら楽しく学びましょう！ | ||
| 7月11日 | ＜いちばんやさしい＞ディープラーニング（演習つきセミナー）～実務運用のための基礎力を養う～ | |
| サンプルプログラムの実行で、ディープラーニングを体験！ | ||
| 7月9日 | 知識ゼロからの『統計学入門』３回継続セミナー （１）：知識ゼロからの「統計学」入門（7/9） （２）：知識ゼロからの「実験計画法」入門（7/10） （３）：知識ゼロからの「ノンパラと多変量解析」入門（8/24） | |
| 講師に千葉大学／栗原伸一先生をお招きします。 【毎回好評！】 本継続セミナーは，「統計学が必要なのに全くの素人」という方々を対象に，ベストセラー『入門 統計学』の著者を講師に迎え，【全3回】で検定から多変量解析，実験計画法までをマスターしていただこうという企画です。 （尚、各講座はそれぞれ独立した内容となっておりますので、第1回～第3回のいずれかのみの受講も可能です。） | ||
| 7月5日、6日 | 初めてのベイズ統計学【２日間講座】 | |
| 講師：株式会社すうがくぶんか 梅崎 直也 先生 ●毎回好評！早くも第３回目の開講！ ●ベイズ統計の基礎から応用まで、２日間で概観できます。 ●PC演習を行い、理論だけでなく実践の部分まで学びます。 | ||
| 6月27日 | 安全性解析手法「STAMP/STPA」超入門～つながるシステムにおける事故原因の分析～ | |
| ○システムの複雑化に伴い, 従来のハザード分析手法(FMEA/FTAなど)では事故原因の分析が難しくなっています。 ○米国で本格的に普及しつつある「STAMP/STPA」について, 考え方, 具体的な分析手法, 分析事例, 演習問題など丁寧に解説します！ | ||
| 6月25日 | 【PythonによるPC実習付き】 機械学習入門セミナー（定員２０名） | |
| 講師：埼玉大学 大学院理工学研究科 工学部 情報システム工学科 准教授 大久保 潤 先生 〇機械学習の技術を習得するための超入門セミナー。 〇機械学習についての解説と、Pythonを用いて実際に手を動かして学ぶPC実習を交互に行い、機械学習に対する理解を深められます！ 〇大好評につき、６月も開催いたします！ ※定員となり次第締め切らせていただきます。 | ||
| 6月22日 | データサイエンス超入門セミナー2018～データを理解する力，活用する力を養う～ | |
| ○「なぜ？」を解消するために、データの面白さ・奥深さを体感して頂きます！ ○データ分析・活用に自信が無い方にも是非ご参加頂きたい内容です！ ※本講座へのご参加で, 著書『データ分析とデータサイエンス』を贈呈いたします！ | ||
| 6月22日 | 基礎から学ぶ！フローサイトメトリー入門 ～サンプル調製・機器設定・測定・データ解析・再生医療への応用まで～ | |
| ○抗体, 蛍光色素の特性・選び方の考え方とは？ ○整理・理解がし易いように「現場で役立つ」という視点で講座を進めます！ ○基本～応用まで幅広い疑問をお持ちの方にも対応いたします！ | ||
| 6月22日 | 【統計学超入門】 統計のコンセプトから使い方まで（入門編） | |
| 基礎から学び統計の考え方を知りたい、だけどある程度基本的な統計手法の使い方くらいまでは知りたい、という方にピッタリな内容を提供いたします。 統計学の基本コンセプトから説明しますので、予備知識はまったくなしで気軽に学んでいただけます。ぜひこの機会に統計を自分のものにしてしまいましょう！ | ||
| 6月21日 | 基礎から学ぶ多変量解析～基礎数理からRによる実習まで～ | |
| 講師：東京理科大学 理工学部 情報科学科 講師 田畑 耕治 先生 〇多変量解析を業務に取り入れるために足掛かりとなる基礎的なセミナーを開催します！ 〇知識を身につけるだけでなく、実務に落とし込めるよう座学とRによる実習を繰り返し、手を動かしながら学べるセミナーです。 | ||
| 6月11日、12日 | 統計学の基礎から学ぶ実験計画法【２日間】 | |
| 講師：ティー・エム研究所 代表 芳賀 知 先生 〇予備知識がなくとも理解できるよう、必要な統計学の基礎知識から入り、直交表などの様々な実験計画法について例題をまじえながら解説します！ 〇統計学や実験計画法を学ぶ足がかりが欲しい方、品質改善への手がかりをお探しの方にお勧めのセミナーです。 | ||
| 6月11日 | 初心者のための多変量解析超入門 ～多変量解析のイメージを掴み、実際に使えるようになるために～ | |
| 本セミナーでは、多変量解析を利用する必要に迫られた研究者や企業の担当者、さらに多変量解析に興味のある人のために、多変量解析の原理と解析結果の解釈方法を、できるだけ数式を使わず、できるだけわかりやすく説明します。 | ||
| 6月11日 | 第一原理計算による材料研究の現状と動向 ～機能性材料の理解から新材料探索に向けたマテリアルズインフォマティクスまで～ | |
| 講師： 東京工業大学 科学技術創成研究院フロンティア材料研究所 教授 大場 史康 先生 | ||
| 5月30日 | 実践のための時系列データ解析・予測・パターン認識 | |
| ★以下2点に焦点を当てて解説！ ①システムの状態の将来予測に関する実践的技術 ②システムの時間的変動をパターンとして特徴抽出する技術 | ||
| 5月28日、29日 | 実験計画法・実験データ解析手法 完全マスター【2日間講座】 第1日目：はじめての実験計画法 第2日目：「直交表」他さらに進んだ実験計画法をマスター | |
| ★職場に帰ってすぐ活用できる！ 初めて学ぶ方でも十分に理解できるよう、基礎から順に丁寧に解説します。 ★「テキストの事前配布」「講義は２日間」「後日活用できる見直し易いテキスト」：セミナー開催前から開催後に至るまで、じっくりと学習できます。 | ||
| 5月21日 | 因子分析の基礎と留意点 ～数式を使わずに解説、じっくり一日集中講座～ | |
| 因子分析を体系的に学ぶ一日！ 数学的理解は不要：ツールとして使うには？ | ||
| 5月18日 | AIってなんだ？～囚われないこと、騙されないこと、こだわらないことさ～ | |
| 講師：愛知医科大学 臨床研究支援センター 大橋 渉 先生 富士通エフ・アイ・ピー株式会社 茂木 一太郎 先生 〇足かけ10年、リピート開催30回以上を誇る、大人気統計セミナーの講師による特別セミナー！ 〇AI、機械学習、人工知能…。何となく便利そうだけど、実際はよくわからない。上役から導入を催促されているけど、実際の業務にどう活かせるかわからない…。興味はあるけどとにかく初心者という方、是非受講ください！ 〇人工知能は万能ではありません！講師２人体制による講義で、統計学と人工知能の関係性をじっくり解説。適材適所で業務に活かせる知識を学びましょう。 | ||
| 5月17日 | （分析・実験の測定値の信頼性を高めるための）数値・データ処理のポイントとそのノウハウ | |
| ★分析化学をはじめとする実験的計測における数値処理の考え方とは？測定結果に見合った数値を分析値として正しく整理・提出する極意とは？ | ||
| 5月17日 | よくわかるＭＴシステム入門 ＜ExcelによるPC実習付き＞ | |
| 書籍やMTシステムツール等受講特典多数！ 統計学・品質工学の初心者でも活用できる実践的MTシステムセミナー！ | ||
| 4月20日 | ＜論文データが正しく読めるようになる！＞ オオサンショウウオ先生の医療統計セミナー ―臨床試験・メタアナリシス・疫学研究― | |
| ＊前回好評につき再開講！！！！ ＊受講者には、特典として講師の著書を贈呈！セミナー内容に合った本で、復習もバッチリです。 ＊臨床データ等の解析結果を読み取れるようになりたい方、学術的な側面でお困りの方必見です！ ＊製薬会社・病院関係者・教育機関関係者、臨床試験に関わる全ての方にお勧め！ | ||
| 4月19日 | ケモインフォマティクス入門 ～分子設計・材料設計・プロセス設計のためのデータ駆動型化学～ | |
| 講師：東京大学 船津 公人 先生 ★得られた／蓄積されたデータを、材料開発や生産プロセス・品質管理に有効活用！ ★本講座では、ケモインフォマティクスの基礎から準備すべき環境、データの解析・整理、モデル化法、そして種々の事例までを詳解！ | ||
| 4月19日 | 加速寿命試験と寿命データ解析【PC演習付き】 | |
| 講師：金沢工業大学 大学院工学研究科 高信頼ものづくり専攻 客員教授 二川 清 先生 〇加速試験および加速試験に必要な知識をイチから解説いたします！ 座学だけでなく、実際にPC演習を行うことで理解が深まる実践的なセミナーとなっています。 ※Excelが入ったPCをお持ちください。 | ||
| 4月18日 | これでデータ解析結果が読めるようになる！多変量解析 基礎編 | |
| ＊臨床データ、論文データ、各解析結果を読み解きたい方必見！ ＊医薬・薬学分野における代表的な多変量解析法を初歩から応用まで解説。 ＊多変量解析で何ができるのか？品質向上、生産性向上のためにデータを活用したい方におすすめです。 | ||
| 4月17日 | においの脳科学メカニズムと計測・評価法、製品開発への応用 | |
| 講師：藍野大学 外池 光雄 先生 ★においがヒトに与える影響、五感の脳統合機能などの原理から、客観的なにおい計測・評価法、製品開発への応用、期待の分野まで。事例や最新データを交えて解説します！ ★基本的なメカニズムを知りたい方、課題解決へのヒントを得たい方、製品・商品応用を考えている方、においセンサなど関連機器の開発に取り組んでいる方まで。幅広い方におススメ！ | ||
| 4月13日 | ＜明日からの業務に活かせる！＞実験計画法 入門編 -基本的な考え方からデータの解析方法まで- | |
| ＊よく使われる実験計画からデータの解析まで、例題を用いて解説するので、持ち帰った知識をすぐに活かすことができます！ ＊実験計画法について基礎から学びなおしたい方、自分で計画を立てるようになりたい方、必見です！ | ||
| 4月13日 | 官能評価の基礎 | |
| 講師：株式会社メディア・アイ 感性評価研究所 所長 市原 茂 先生 〇パネルの選定や育成法、実験環境は何に気をつけて準備を進めるべきなのかなど、官能評価をはじめるにあたって絶対必要となる知識をはじめ、プロセスごとの注意点や得たデータの各種分析法をわかりやすく解説。 〇即実務に落とし込めるよう、官能評価の事例もお話しいたします！ | ||
| 4月12日 | カルマンフィルタ入門セミナー ～実際に使うための基本とポイント、応用事例まで～ | |
| 講師：慶應義塾大学 足立 修一 先生 ★時系列解析など、様々な産業・ビジネスで応用拡がる「カルマンフィルタ」の講座！ ★広い分野の前提知識が必要で、理論も難解と言われるカルマンフィルタを出来るだけ易しい言葉で解説します。業務で活かすためのとっかかりを掴みましょう！ | ||
| 4月9日 | 統計的機械学習を用いた異常検知とその応用 | |
| 講師：大阪大学 産業科学研究所 准教授 河原 吉伸 先生 〇時系列データで異常検知を行うために知っておかなければいけないポイントを凝縮！ 〇基礎から多種多様な実例、講師の経験などこのセミナーでしか聞けない内容を、現場の人が持ち帰って使えるようにわかりやすく解説。 〇人気の「機械学習による異常検知」を大阪で開催いたします！ | ||
| 4月6日 | 臨床研究(試験)・EBMのためのシステマティックレビュー超入門 | |
| ○臨床研究(試験)における「質の高いエビデンス」とは何か？ ○必要となる統計学の基礎知識,倫理的問題,システマティックレビューの正しい理解にオススメ！ ○メタアナリシスを簡単に実施できる「Review Manager」の使い方についても解説します！ | ||
| 3月23日 | MTシステムの基礎・導入手順とそのポイント ～IoT・AIの生産現場適用と異常検知・原因診断等～ | |
| ★IoTやAI（人工知能）をどのように生産現場に適用したら良いのか？収集されたデータのAIへの活用法は？ 昨今生産現場への適用が大いに期待されているMTシステムについて、ディープラーニングなどとの対比も織り交ぜながら、わかりやすく解説します。 | ||
| 3月22日、23日 | ゼロから学ぶ医薬統計講座：基礎からJMP実習 １日目：基礎編 ２日目：PCを用いた実習 | |
| これから統計を勉強される方も、一度勉強したが実践しようとしたら分からなかったという方も１日目の基礎では初学者向けに用語の理解から統計知識の活用など概念・考え方から具体例をまじえてわかりやすく解説します。 ２日目の実践ではSAS様提供の統計ソフトJMPを操作しながら学べる絶好の機械です！！ 実務でJMPを使用している講師だからこそ話せるJMPで「できること」「できないこと」「よく使う機能」や「テクニック」などここでしか聞けない要素満載の実習セミナーです！ | ||
| 3月22日 | 統計モデリング入門： 一般化線形モデルから階層ベイズモデルへ | |
| 講師は名著「データ解析のための統計モデリング入門」 （通称：みどりぼん）の北海道大学・久保拓弥先生！ 統計モデリングを初心者向けにわかりやすく説明します。毎回好評のセミナーです！ | ||
| 3月16日 | ＜開発実務で本当に使える＞実験計画法セミナー | |
| 技術者に適した【実験計画法】セミナーの決定版！！ 弊社での登壇は6回目：企業経験豊富な講師による“これ以上無い程の”実践解説！ | ||
| 3月14日、15日 | 統計学超入門セミナー（2日間）＜好評第7回＞ | |
| ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 3月8日、9日 | 初めてのベイズ統計学(２日間) 【PC演習付き】 | |
| 講師：株式会社すうがくぶんか 梅崎 直也 先生 ●前回好評につき、急遽第２回開催決定！ ●ベイズ統計の基礎から応用まで、２日間で概観できます。 ●PC演習を行い、理論だけでなく実践の部分まで学びます。 | ||
| 3月6日、7日 | 時系列データ分析のすすめ方 【RとPythonによる演習付】 ～基礎・モデル化から異常検知・予測・機械学習まで～ （定員40名） | |
| ★時系列データ処理の基本から、特徴に応じた実際の分類・モデル化手法まで！ ★ただ分析するのみでなく、得られた結果を解釈・考察し活かすための知識について、図解により分かり易く整理します。 ★Python および R のプログラムも配布します！ | ||
| 2月26日 | 強化学習入門 ―基本理論と深層強化学習、ソフトコンピューティングによる展開― | 統計セミナー |
| 講師：大阪電気通信大学 工学部 電気電子工学科 教授 渡邊 俊彦 先生 〇人工知能技術の中でも【強化学習】に特化したセミナーです！ 〇強化学習を理論的に学びたい方、深層強化学習や応用事例など幅広く知識を得たい方にお勧め。 | ||
| 2月23日 | 医学・生物統計学 | |
| 足かけ10年！あのリピート開催30回、「ゼロからどころか、マイナスからでも学べる医学・生物統計学超入門」の講師が送る、医学・生物統計の実践講座。「ゼロから…」ご参加の皆様のリクエストに応え、新規開催決定！ | ||
| 2月23日 | 分析法バリデーションの品質統計解析 | |
| ＊前回好評につき再開講です！ ＊具体的なデータを用いながら、分析法バリデーションに必要な統計の基礎を学ぶ！ ＊難解な数式の理解は必要ありません。概念をイメージし、統計がどのように分析法バリデーションに利用されているのかを解説します。 | ||
| 2月23日 | 【統計学超入門】 統計のコンセプトから使い方まで（入門編） | |
| 基礎から学び統計の考え方を知りたい、だけどある程度基本的な統計手法の使い方くらいまでは知りたい、という方にピッタリな内容を提供いたします。 統計学の基本コンセプトから説明しますので、予備知識はまったくなしで気軽に学んでいただけます。ぜひこの機会に統計を自分のものにしてしまいましょう！ | ||
| 2月20日 | 人工知能による異常検知の理論と応用 | 統計セミナー |
| 講師：横浜国立大学 大学院工学研究院 教授 濱上 知樹 先生 〇第３次ブーム真っ只中の人工知能を支える機械学習技術による異常検知の手法とは？ 〇異常検知に使用される機械学習のアルゴリズムなど基礎的な解説から実装方法・各種応用事例の最新情報まで・・一日でお伝えいたします！ | ||
| 2月7日 | 目的から遡るバイオインフォマティクス | 統計セミナー |
| 講師：中央大学 理工学部物理学科 教授 田口 善弘 先生 〇バイオインフォマティクスを用いて何かをしたいとお考えの方必聴！ 目的別に「何を」「どうしたらいいのか」詳しく解説いたします。 〇バイオインフォマティクスの入門的なセミナーを受けたい、基礎知識を身につけたい、とりあえず自分でバイオインフォマティクスをできるようになりたい、今後の勉強の指針が欲しい・・そんな方にお勧めです！ | ||
| 2月6日 | 初心者のための多変量解析超入門 ～多変量解析のイメージを掴み、実際に使えるようになるために～ | |
| 本セミナーでは、多変量解析を利用する必要に迫られた研究者や企業の担当者、さらに多変量解析に興味のある人のために、多変量解析の原理と解析結果の解釈方法を、できるだけ数式を使わず、できるだけわかりやすく説明します。 | ||
| 1月26日 | ゼロからわかる統計学入門 ～偏差値とは何かがわかる？～ | |
| ●これから統計を学ばれる方、初歩で躓かれている方必聴！ ●統計を1日で理解することは難しいですが、このセミナーでそのヒント、きっかけをお持ち帰り頂けます。 ●必要なものは中学校レベルの数学知識のみ！ | ||
| 1月25日、26日 | 多変量解析超入門セミナー（2日間） | |
| ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 1月22日 | 知識ゼロからの『統計学入門』３回継続セミナー （１）：知識ゼロからの「統計学」入門（1/22） （２）：知識ゼロからの「実験計画法」入門（1/23） （３）：知識ゼロからの「ノンパラと多変量解析」入門（2/19） | |
| 講師に千葉大学／栗原伸一先生をお招きします。 【毎回好評！】 本継続セミナーは，「統計学が必要なのに全くの素人」という方々を対象に，ベストセラー『入門 統計学』の著者を講師に迎え，【全3回】で検定から多変量解析，実験計画法までをマスターしていただこうという企画です。 （尚、各講座はそれぞれ独立した内容となっておりますので、第1回～第3回のいずれかのみの受講も可能です。） | ||
| 1月18日、19日 | 医学・生物統計学超入門 | |
| リピート開催34回目！ 楽しく、笑いながら多くの身近な実例を通じて学ぶ満足度の高いセミナー！ 統計学は決して難しくありません。同じやるなら楽しく学びましょう！ | ||
| 1月18日、19日 | 実験計画法・実験データ解析手法 完全マスター【2日間講座】 第1日目：はじめての実験計画法 第2日目：「直交表」他さらに進んだ実験計画法をマスター | |
| ★職場に帰ってすぐ活用できる！ 初めて学ぶ方でも十分に理解できるよう、基礎から順に丁寧に解説します。 ★「テキストの事前配布」「講義は２日間」「後日活用できる見直し易いテキスト」：セミナー開催前から開催後に至るまで、じっくりと学習できます。 | ||
2017年
| 12月22日 | 基礎のキソから学ぶ！ 生存時間解析の始め方 <超入門セミナー> | |
| ○統計ソフトで得られた結果の「意味」を正しく解釈・考察するために！ ○カプランマイヤー推定やCox比例ハザードモデル、打ち切りやイベントなど！ ○押さえるべきポイントの整理におススメ！ | ||
| 12月19日 | 多変量解析入門 ～自由自在に使いこなすコツ～ | 統計セミナー |
| 講師：早稲田大学 創造理工学部経営システム工学科 教授 大野 高裕 先生 〇業務によく用いられる「多変量解析」を正しく・方法を間違えずに使えているのか、得られたデータを理解できているのか、多変量解析にはどんな手法があり、どう使うのか・・ 初心者でも、理系でなくてもわかるよう、１からわかりやすく、ポイントを絞ってお伝えします。 | ||
| 12月18日、19日 | 統計学の基礎から学ぶ実験計画法【２日間】 | 統計セミナー |
| 講師：ティー・エム研究所 代表 芳賀 知 先生 〇予備知識がなくとも理解できるよう、実験計画法に必要な統計学の基礎知識から入り、直交表などの様々な実験計画法について例題をまじえながら２日間かけて解説します！ | ||
| 12月15日 | 機械学習を利用した異常検知 | 統計セミナー |
| 講師：青山学院大学 理工学部･経営システム工学科 教授 小野田 崇 先生 〇機械学習による異常検知について必要な基礎知識から機械学習の手法、応用事例ごとの具体的な実装方法までをわかりやすく解説！ 〇自社で保有するデータの使い道を探している、機械学習の応用先を探している、最適な異常検知技術を取り入れたい方などにお勧めのセミナーです！ | ||
| 12月15日 | 医薬・医療業界関係者のための多変量解析 | |
| 基礎からPC演習まで、要点をかいつまんで身に付けたい方にオススメ | ||
| 12月13日 | ＜PC実習を交えて学ぶ＞はじめてのバイオインフォマティクス ～基礎からデータ解析の実際まで～ | |
| 講師：岩手医科大学 清水 厚志 先生 ★20名限定講座。 ★ゲノム情報解析の門を叩いてみませんか？清水先生の「バイオインフォマティクス」ハンズオン講座を好評再開講！ | ||
| 12月11日、12日 | やさしい医療生物統計学超入門 | |
| ＜リピート開催19回目＞ 毎回高評価を頂いております！双方向での進行により皆様の理解度に合わせますので、安心してご参加ください！ | ||
| 12月7日 | 医療統計-臨床試験・メタアナリシス・疫学研究- | |
| 論文で示された統計解析の結果データ…読み取りに苦労していませんか？ | ||
| 11月27日、28日 | ＜機械学習・DeepLearning・AIのための＞ 数学および数理ロジックの必須知識（超入門セミナー） | |
| ★機械学習・ディープラーニングを使う・実装するにあたり、仕組み・違い・応用の仕方が理解できます！ ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 11月20日、21日 | 初めてのベイズ統計学(２日間) 【PC演習付き】 | |
| ●ベイズ統計の基礎から応用まで、２日間で概観できます。 ●PC演習を行い、理論だけでなく実践の部分まで学びます。 | ||
| 11月17日 | ＜医薬品開発における電子データ提出に向けた＞CDISC標準の実装と課題 | |
| ★米国や本邦の規制当局の動向は？ ★電子データの提出要件整理と提出経験踏まえたそのポイントとは？ | ||
| 11月16日 | ゼロから学ぶ医薬統計講座：JMP実習編 | |
| これから統計を勉強される方も、 一度勉強したが実践しようとしたら分からなかったという方も ２日目の実践では実際に統計ソフトを用いたＪＭＰ実習を行い、１日目の基礎では初学者向けに用語の理解から統計知識の活用などを解説 | ||
| 11月15日 | ゼロから学ぶ医薬統計講座 | |
| これから統計を勉強される方も、 一度勉強したが実践しようとしたら分からなかったという方も １日目の基礎では初学者向けに用語の理解から統計知識の活用など ２日目の実践では実際に統計ソフトを用いたＪＭＰ実習を行います | ||
| 11月10日 | 損失関数の基礎と実応用 ～設計の安全係数と生産時の管理閾値の経済性を根拠にした、合理的かつJISに準拠した規格値の決め方～ | |
| 「勘・コツ・経験に頼りすぎていませんか？」 【損失関数】を学ぶ。実務に活かす！ 企業経験豊富な講師による実践的解説！ | ||
| 11月8日、9日 | 全くの初心者からでも大丈夫： 多変量解析入門【２日間講座：Ｒによる実習付】 | |
| ＊好評のため再開講！ ★座学・独学のみでは実務に役立つ統計の技能は身に付かない！？ フリーソフト Rを用いた実習を通じて実際にデータを用い、その基本的な使用方法や解析手順を具体的・実践的に学べます。 | ||
| 11月7日 | 初心者でもわかる！MT法（マハラノビス・タグチ法）入門 ＜定員20名、ExcelによるPC実習付き＞ | |
| 統計の基礎からPC演習を用いてわかりやすく解説！ 各種演習ソフトや信号処理ソフトも配布いたします。 MT法に興味がある方、ぜひこの機会に学んでみましょう！ | ||
| 10月26日 | 医療ビッグデータ最前線 ～リアルワールドデータRWDを活用した医薬品市場のデータ分析・解析入門～ | |
| ○医療ビッグデータの現状と課題を体系的に整理！ ○「演習」や「事例」を通じて基礎から分かり易く解説します！ ○A日程(10:30-16:30)もしくはB日程(12:30-16:30)いづれかでのお申込みが可能です！ | ||
| 10月23日 | はじめての実験計画法 ～分散分析法、直交法を中心に基礎から実践まで学ぶ～ 【Excel演習付】 | |
| 講師：株式会社アイスタット 菅 民郎 先生 ★実務で活躍する講師が贈る実践力を身に付けるセミナー！ ★実験計画法の基本から、直交表および分散分析・一元配置・二元配置法など各手法の実践フロー、そして得られたデータの解析と効果や交互作用の分析まで！ | ||
| 10月20日 | ＜ハンズオンで習得する＞ バイオインフォマティクス入門セミナー | |
| 講師：株式会社日本バイオデータ 緒方 法親 先生ほか4名の講師をお迎え ★使いこなすための入門知識を習得！人気のハンズオン講座（Mac使用）。 ★バイオインフォマティクス・UNIX/Linuxの基礎から次世代シークエンサーが出力するデータの取扱い・処理・解析方法まで！ | ||
| 10月20日 | 初心者のための多変量解析超入門 ～多変量解析のイメージを掴み、実際に使えるようになるために～ | |
| 本セミナーでは、多変量解析を利用する必要に迫られた研究者や企業の担当者、さらに多変量解析に興味のある人のために、多変量解析の原理と解析結果の解釈方法を、できるだけ数式を使わず、できるだけわかりやすく説明します。 | ||
| 10月16日 | 【PythonによるPC実習付き】 機械学習入門セミナー（定員２０名） | 統計セミナー |
| 講師：埼玉大学 大学院理工学研究科 工学部 情報システム工学科 准教授 大久保 潤 先生 〇機械学習の技術を習得するための超入門セミナー。 〇機械学習についての解説と、Pythonを用いて実際に手を動かして学ぶPC実習を交互に行い、機械学習に対する理解を深められます！ 〇大好評につき、１０月も開催いたします！ ※定員となり次第締め切らせていただきます。 | ||
| 10月12日 | 第一原理計算による材料研究の現状と動向 ～機能性材料の理解から新材料探索に向けたマテリアルズインフォマティクスまで | 統計セミナー |
| 講師：東京工業大学 科学技術創成研究院フロンティア材料研究所 教授 大場 史康 先生 〇話題のマテリアルズインフォマティクスを学ぶ前に身につけたい第一原理計算を半導体などを例に挙げ、最新の第一原理計算を詳細に解説！ | ||
| 9月27日 | 統計モデリング入門：一般化線形モデルから階層ベイズモデルへ | |
| 講師は名著「データ解析のための統計モデリング入門」 （通称：みどりぼん）の北海道大学・久保拓弥先生！ 統計モデリングの初心者向けに、とくに一般化線形モデル (GLM) とその階層ベイズモデル化についてわかりやすく説明します． | ||
| 9月20日 | 「R」を使って学ぶ機械学習～PC実習つきセミナー～ | |
| 【機械学習】を現場で活用するために！ 先着20名限定：ノートPCは弊社にて準備致します | ||
| 9月19日 | 触感の定量化手法とデータ測定・処理法 ～用語の正しい理解・捉え方と適切なセンシング・測定評価法～ | |
| ★触感受容器の特性や状態の推定、取得すべきデータと解析方法、官能評価結果の扱い方等々・・・ 曖昧で評価が難しい触感の定量化法を、様々な要素・影響要因をふまえ多角的に解説します。 | ||
| 9月11日 | 時系列データ分析のすすめ方 【 Rによるプログラム配布 】 ～基礎・モデル化から異常検知・予測・機械学習まで～ | |
| ★時系列データ処理の基本から、特徴に応じた実際の分類・モデル化手法まで！図解による分かり易さを重視し解説します！ | ||
| 9月14日、15日 | ＜R（コマンダー）実習で学ぶ＞ 多変量解析入門セミナー【２日間講座】 | |
| 初心者歓迎！！多変量解析の基礎知識はもちろんフリーソフト Rを用いた実習で、基本的な使用方法や解析手順を具体的・実践的に学べます！！ | ||
| 9月14日、15日 | 医学・生物統計学超入門 | |
| リピート開催33回目！ 楽しく、笑いながら多くの身近な実例を通じて学ぶ満足度の高いセミナー！ 統計学は決して難しくありません。同じやるなら楽しく学びましょう！ | ||
| 9月7日、8日 | 統計学超入門セミナー（2日間）＜好評第6回＞ | |
| ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 8月29日 | 官能評価の基礎 | |
| 講師：株式会社メディア・アイ 感性評価研究所 所長 市原 茂 先生 〇パネルの選定や育成法、実験環境は何に気をつけて準備を進めるべきなのかなど、官能評価をはじめるにあたって絶対必要となる知識をはじめ、プロセスごとの注意点や得たデータの各種分析法をわかりやすく解説。 〇即実務に落とし込めるよう、官能評価の事例もお話しいたします！ | ||
| 8月22日、23日 | 最初の１歩をスムーズに踏み出せる！ 医療統計学超入門 【PC実習付き】 | |
| ○統計ってなんだか苦手…とは言わせません！ ○とりあえずこれだけ理解できれば、あとは自然と理解が進みます！ ○初心者の方にも、かみ砕いてお話ししていきますのでご安心ください！ | ||
| 8月21日 | 加速寿命試験と寿命データ解析【PC演習付き】 | |
| 講師：金沢工業大学 大学院工学研究科 高信頼ものづくり専攻 客員教授 二川 清 先生 〇加速試験および加速試験に必要な知識をイチから解説いたします！ 座学だけでなく、実際にPC演習を行うことで理解が深まる実践的なセミナーとなっています。 ※Excelが入ったPCをお持ちください。 | ||
| 8月21日、22日 | 実験計画法超入門 | |
| 設計・開発を中心とした実験において，これから実験計画法を学ぶ方，ある程度実験計画法の経験はあるが，理論的な理解が不足していると感じている方を対象として，統計的手法の考え方および検定・推定の基本から，実験計画法の背後にある統計的な説明をすることで，実験を計画し，解析できるようになることを目指します． | ||
| 8月10日 | ＜PC実習を交えて学ぶ＞ はじめてのバイオインフォマティクス～基礎からデータ解析の実際まで～ | |
| 講師：岩手医科大学 清水 厚志 先生 ★バイオインフォマティクスやNGS（次世代シークエンサー）に興味のある方必聴！ ★LinuxやRの基本的な使い方から、バイオインフォマティクスの基礎、シークエンスデータやゲノムデータの取扱いそして解析の流れ・ポイントまで！ ★OS問わず基本的なPC操作ができれば受講可です。バイオインフォマティクスの足掛かりにしませんか？ | ||
| 7月20日、21日 | 多変量解析超入門セミナー（2日間） | 統計セミナー |
| ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 7月19日 | Pythonで学ぶ機械学習入門 ～線形識別からディープラーニングまで～ | 統計セミナー |
| Python実習つき：機械学習の理解を深める！ 全5パート、5つの課題に取り組みます！ ＊2017年5月には即定員！ 追加開催セミナーです！ | ||
| 7月13日、14日 | 医学・生物統計学超入門 | 統計セミナー |
| リピート開催30回目！ 楽しく、笑いながら多くの身近な実例を通じて学ぶ満足度の高いセミナー！ 統計学は決して難しくありません。同じやるなら楽しく学びましょう！ | ||
| 7月10日 | 知識ゼロからの『統計学入門』３回継続セミナー ①：知識ゼロからの「統計学」入門（7/10） ②：知識ゼロからの「実験計画法」入門（7/11） ③：知識ゼロからの「ノンパラと多変量解析」入門（8/25） | 統計セミナー |
| 講師に千葉大学／栗原伸一先生をお招きします。 【毎回好評！】 本継続セミナーは，「統計学が必要なのに全くの素人」という方々を対象に，ベストセラー『入門 統計学』の著者を講師に迎え，【全3回】で検定から多変量解析，実験計画法までをマスターしていただこうという企画です。 （尚、各講座はそれぞれ独立した内容となっておりますので、第1回～第3回のいずれかのみの受講も可能です。） | ||
| 7月6日、7日 | 実験計画法・実験データ解析手法 完全マスター【2日間講座】 第1日目：はじめての実験計画法 第2日目：「直交表」他さらに進んだ実験計画法をマスター | 統計セミナー |
| ★職場に帰ってすぐ活用できる！ 初めて学ぶ方でも十分に理解できるよう、基礎から順に丁寧に解説します。 ★「テキストの事前配布」「講義は２日間」「後日活用できる見直し易いテキスト」：セミナー開催前から開催後に至るまで、じっくりと学習できます。 | ||
| 6月27日 | 機械学習による異常検知入門 | 統計セミナー |
| 横浜国立大学 大学院工学研究院 教授 濱上 知樹 先生 〇第３次ブーム真っ只中の人工知能を支える機械学習技術による異常検知の手法とは？ 〇異常検知に使用される機械学習のアルゴリズムなど基礎的な解説から 各種応用事例の最新情報まで・・一日でお伝えいたします！ | ||
| 6月26日 | 【PythonによるPC実習付き】 機械学習入門セミナー（定員２０名） | 統計セミナー |
| 講師：埼玉大学 大学院理工学研究科 工学部 情報システム工学科 准教授 大久保 潤 先生 〇機械学習の技術を習得するための超入門セミナー。 〇機械学習についての解説と、Pythonを用いて実際に手を動かして学ぶPC実習を交互に行い、機械学習に対する理解を深められます！ 〇大好評につき、６月も開催いたします！ ※定員となり次第締め切らせていただきます。 | ||
| 6月23日 | 実務活用に向けたIoT入門セミナー ―ツールの紹介や人工知能（ディープラーニング）の活用法など― | 統計セミナー |
| 講師：メディアスケッチ株式会社 代表取締役 サイバー大学 客員講師 伊本 貴士 先生 〇IoTや人工知能を実務に活かしたい方にお勧めのセミナー！ 〇IoTやディープラーニングに代表される人工知能では何ができて結果どうなるのかなどを、活用事例と共に学べる一日速習セミナーです。 | ||
| 6月23日 | 実務に使うための機械学習・ディープラーニング ―人工知能を支える機械学習の基礎知識からDLの画像認識への応用まで― | 統計セミナー |
| 講師：横浜国立大学 大学院環境所法研究員 講師 白川 真一 先生 〇機械学習・ディープラーニングは何にどう応用できるのか？ 実際に使う時、どんなことに気を付けていれば結果が出せるのか？ 大ブームのディープラーニングについてたっぷり解説いたします！ | ||
| 6月23日 | 初心者のための多変量解析超入門 ～多変量解析のイメージを掴み、実際に使えるようになるために～ | 統計セミナー |
| 本セミナーでは、多変量解析を利用する必要に迫られた研究者や企業の担当者、さらに多変量解析に興味のある人のために、多変量解析の原理と解析結果の解釈方法を、できるだけ数式を使わず、できるだけわかりやすく説明します。 | ||
| 6月21日 | 医療ビッグデータ最前線 ～医療イノベーションをもたらすリアルワールドデータとその活用～ | 統計セミナー |
| ○医療ビッグデータの現状と課題とは？ ○リアルワールドデータを用いた解析手法,事例の検討,評価など！ ○各種データベースを通じて、より分かり易く解説します！ | ||
| 6月19日 | ＜技術者・知財担当者のための＞ 人工知能(AI)・機械学習における法制度入門セミナー | 統計セミナー |
| 講師：辻本法律特許事務所 所長 弁護士・弁理士 辻本 希世士 先生 辻本法律特許事務所 副所長 弁護士 辻本 良知 先生 〇人工知能・機械学習で実際に成果を出せた時に知財面ではどのようにアプローチをしていくべきなのか？ 〇人工知能・機械学習を用いた技術が現状の法律ではどのような立ち位置なのか、知財活用していくにはどうしたらいいのか・・・基礎からわかりやすく解説！ | ||
| 6月15日、16日 | 機械学習超入門セミナー（2日間） | 統計セミナー |
| ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 5月31日 | タグチメソッド（品質工学）使いこなしノウハウセミナー ～エンジニア向け改良型実験計画法～ | 統計セミナー |
| 【タグチメソッド（品質工学）ノウハウ】：一日じっくり学ぶ！ ＊前日（30日）の「半日セミナー」も併せてご検討ください！ | ||
| 5月30日 | 『機械学習』超入門セミナー 【名古屋開催】 ～機械学習とは何か？何が得意で何が苦手なのか？産業の現場で使う際の注意は？などについて易しく解説～ | 統計セミナー |
| 講師に、横浜国立大学／長尾智晴先生をお招きします。 【好評につき、初の名古屋開催です！】 本セミナーでは，多くの人が思っている「機械学習とはどのようなもので，どんな手法があるのか？其々の長所・短所は？」あるいは「実際の業務で使えるのか？使えるとしたらどのような注意が必要か？」、「最近よく聞く、ディープラーニングって？CaffeやChainer、GoogleのTensorFlowrなどツールの利用方法は？」といった素朴な疑問に分かり易くお答えします。 | ||
| 5月30日 | タグチメソッド（品質工学）速習セミナー ～メーカーにおける開発手戻りに有効な解決法～ | 統計セミナー |
| 【タグチメソッド（品質工学）】：半日で全体像を把握！！ ＊翌日（31日）の「一日セミナー」も併せてご検討ください！ | ||
| 5月24日 | 今さら聞けない統計初歩の初歩 ～ビジュアル統計解析入門～ | 統計セミナー |
| ★ビジュアル的な統計解析ソフトで「統計の初歩の初歩」を，やさしく解説！ ★セミナー終了後（16:40?17:10），希望者にはソフトの使い方を実践指導しますので，パソコンをご持参下さい。 | ||
| 5月23日 | Pythonを使って学ぶ機械学習 ～PC実習つきセミナー～ | 統計セミナー |
| ■講師：フューチャーブリッジパートナーズ(株)・長橋賢吾先生 ＊2017年1月に定員となったセミナーのアンコール開催です！ 【Python】を実際に操作して学ぶ！ 「環境整備」？ 「ライブラリ活用」？ 「機械学習手法」？！ | ||
| 5月19日 | イチから知る多変量解析
―Rを通じて各手法を具体的に把握する― | 統計セミナー |
| ★多変量解析で何ができるか、どのような手法をつかえば良いかがわかる、入門セミナー！ 統計計算パッケージ R （フリーソフト）を実務に使ってみたい方にもお勧めです。 | ||
| 5月18日 | はじめての統計学入門
―概念の理解とデータの正しい解釈・活用のために― | 統計セミナー |
| ★統計学の基礎を身に付けたい、初級者のための入門セミナー！ 実例を多用し、数々の要点を押さえて講義しますので、はじめての方でもわかりやすく・基本的考え方を要領良く習得できます。 | ||
| 5月15日 | Pythonで学ぶ機械学習入門 ～線形識別からディープラーニングまで～ | 統計セミナー |
| Python実習つき：機械学習の理解を深める！ 全5パート、5つの課題に取り組みます！ | ||
| 4月24日、25日 | やさしい医療生物統計学超入門 | 統計セミナー |
| ＜リピート開催17回目＞ 毎回高評価を頂いております！双方向での進行により皆様の理解度に合わせますので、安心してご参加ください！ | ||
| 4月20日、21日 | 統計学超入門セミナー（2日間）＜好評第5回＞ | 統計セミナー |
| ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 4月18日 | ゲノム編集の基礎から最新技術・医療応用の可能性まで1 | 統計セミナー |
| 講師：群馬大学 生体調節研究所 ゲノム科学リソース分野 教授 畑田 出穂 先生 ゲノム編集と従来の技術は何が違ってどんなメリットがあるのか？ 他にもエピゲノム編集の基礎知識や最新技術の情報など盛りだくさんのセミナーです。 | ||
| 4月17日 | 【PythonによるPC実習付き】 機械学習入門セミナー（定員２０名） | 統計セミナー |
| 講師：埼玉大学 大学院理工学研究科 工学部 情報システム工学科 准教授 大久保 潤 先生 〇機械学習の技術を習得するための超入門セミナー。 〇機械学習についての解説と、Pythonを用いて実際に手を動かして学ぶPC実習を交互に行い、機械学習に対する理解を深められます！ ※定員となり次第締め切らせていただきます。 | ||
| 4月13日、14日 | 最初の一歩をスムーズに踏み出せる！ 多変量解析超入門 | 統計セミナー |
| ○教科書や教育セミナーの多くは手法を中心とし、基本的な考え方の教育が欠落しています！ ○本セミナーでは、具体例を交えながら重要な「考え方」のポイントを解説します！ | ||
| 4月13日 | 生体信号の基礎から、各信号の計測・処理技術およびインターフェース設計への応用まで | 統計セミナー |
| 講師：東京工業大学 小池 康晴 先生 ★脳波・筋電図などの生体信号をヒューマンインタフェース設計へ応用するために！ ★各信号の特徴等の基礎から、計測・処理のノウハウ、機械学習に必要な特徴量の抽出、筋骨格系モデルの作成、そしてブレイン・マシン・インタフェースなど最新の応用までを詳解！ | ||
| 4月12日 | 産業バイオのためのバイオインフォマティクス ～基礎・ツールから次世代シークエンスデータの解析まで～ | 統計セミナー |
| ★解読のコスト減・時間短縮から、産業として急速拡大中の「バイオインフォマティクス」のセミナー！ ★基本のきから、はじめるためのツール、ゲノム／エピゲノム／メタゲノム／トランスクリプトーム解析や統合オミックス解析など次世代シークエンスデータの解析・定量方法まで！ ★具体的な事例も交えて解説します！ | ||
| 4月10日 | 機械学習；パターン認識 ―少ないデータでも有効な機械学習Support Vector Machineの基礎と実際― | 統計セミナー |
| 講師：青山学院大学 理工学部･経営システム工学科 教授 小野田 崇 先生 〇大量のデータが必要なディープラーニングではなく、データ量が少なくても使えるパターン認識（サポートベクターマシン）を基礎からわかりやすく解説！ ★機械学習による異常発見や劣化診断など、実務に即した応用事例も多数お話しいたします。 | ||
| 3月21日、22日 | 全くの初心者からでも大丈夫： 多変量解析入門【２日間講座：Ｒによる実習付】 | 統計セミナー |
| ★座学・独学のみでは実務に役立つ統計の技能は身に付かない！？ フリーソフト Rを用いた実習を通じて実際にデータを用い、その基本的な使用方法や解析手順を具体的・実践的に学べます。 | ||
| 3月16日 | 感性情報の計測・評価と製品開発への応用 | 統計セミナー |
| ・講師：長岡技術科学大学 中川匡弘先生 ヒトの【感性】を【計測】する。客観的・定量的に！ | ||
| 3月10日 | ゼロから学ぶ医薬統計講座：JMP実習編 | 統計セミナー |
| これから統計を勉強される方も、 一度勉強したが実践しようとしたら分からなかったという方も ２日目の実践では実際に統計ソフトを用いたＪＭＰ実習を行い、 １日目の基礎では初学者向けに用語の理解から統計知識の活用などを解説 | ||
| 3月9日 | ゼロから学ぶ医薬統計講座 | 統計セミナー |
| これから統計を勉強される方も、 一度勉強したが実践しようとしたら分からなかったという方も １日目の基礎では初学者向けに用語の理解から統計知識の活用など ２日目の実践では実際に統計ソフトを用いたＪＭＰ実習を行います | ||
| 3月8日、9日 | 実験計画法・実験データ解析手法 完全マスター 【2日間講座】 第1日目：はじめての実験計画法 第2日目：「直交表」他さらに進んだ実験計画法をマスター | 統計セミナー |
| ★職場に帰ってすぐ活用できる！ 初めて学ぶ方でも十分に理解できるよう、基礎から順に丁寧に解説します。 ★「テキストの事前配布」「講義は２日間」「後日活用できる見直し易いテキスト」：セミナー開催前から開催後に至るまで、じっくりと学習できます。 | ||
| 1月16日 1月17日 2月20日 | 知識ゼロからの『統計学入門』３回継続セミナー ①：知識ゼロからの「統計学」入門（1/16） ②：知識ゼロからの「実験計画法」入門（1/17） ③：知識ゼロからの「ノンパラと多変量解析」入門（2/20） | 共通系セミナー |
| 講師に千葉大学／栗原伸一先生をお招きします。 【毎回好評！】 本継続セミナーは，「統計学が必要なのに全くの素人」という方々を対象に，ベストセラー『入門 統計学』の著者を講師に迎え，【全3回】で検定から多変量解析，実験計画法までをマスターしていただこうという企画です。 （尚、各講座はそれぞれ独立した内容となっておりますので、第1回～第3回のいずれかのみの受講も可能です。） | ||
| 2月9日 | 優れたUXを実現するための ユーザ中心設計と感性工学の入門 | 統計セミナー |
| 講師：放送大学 黒須 正明 先生 ★ユーザビリティやUX（User Experience）は今やヒット商品・サービスのカギを握っています！ ★本セミナーではユーザ中心設計と感性工学を軸に、基礎的な概念、ユーザ調査の方法、ユーザビリティやUX・感性の評価法、それらを取り入れた設計開発の実際まで。各ポイントを解説！ | ||
| 1月26日、27日 | 多変量解析「超」入門セミナー（2日間） | 統計セミナー |
| ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 1月24日 | Pythonを使って学ぶ機械学習 ～PC実習つきセミナー～ | 統計セミナー |
| ■講師：フューチャーブリッジパートナーズ(株)・長橋賢吾先生 【Python】を実際に操作して学ぶ！ 「環境整備」？ 「ライブラリ活用」？ 「機械学習手法」？！ | ||
| 1月17日 | 官能評価の基本的な考え方と具体的手法・進め方 | 統計セミナー |
| 【官能評価】信頼性のあるデータを得るためには？ 第一線で活躍してきた講師による実践的セミナー！ | ||
| 1月16日 | ディープラーニングに基づく自然言語処理の理論と実践 | 統計セミナー |
| 講師：奈良先端科学技術大学院大学・進藤裕之先生。 【ディープラーニング×自然言語処理】！！ 「解析ツール・ライブラリの使い方も説明します」 | ||
2016年
| 12月19日 | 医薬品製造にかかわる品質統計学超入門 | 統計セミナー |
| 安定性モニタリング、官能検査、分析バリデーション、品質照査など、品質保証活動のために、これだけは知っておきたい統計基礎知識を経験から解説します！ | ||
| 12月15日 | これだけかんたん医療統計学超入門 | 統計セミナー |
| 製薬企業にて統計解析実務を行っていた講師が統計学について、かみ砕いて解説！ | ||
| 12月14日 | 統計初心者のための臨床試験講座 ～統計手法を中心に～ | 統計セミナー |
| 製薬企業にて統計解析実務を行っていた講師が、臨床試験（研究）で扱われる統計の概念、手法について、かみ砕いて解説！ | ||
| 12月9日 | ＜実務や研究へ活かしたい＞『 統計学の考え方と活用方法 』 ～入門者の第一歩として～ | 統計セミナー |
| 講師：千葉大学 矢野佑樹 先生 入門者も安心、様々な事例を用いて、きちんと"実感"しながら理解できるセミナーです。 一部のデータから全体を推測する“推測統計（仮説の検定）”やデータの集め方、データ分析手法、代表的な統計ソフトなどなど、幅広く紹介していきます。 | ||
| 12月7日 | 初心者・苦手な方のための臨床医薬統計入門 | 統計セミナー |
| 「統計学」に苦手意識をお持ちの方にオススメ！ 臨床医薬統計の基礎と考え方を分かりやすく解説します！ | ||
| 12月6日 | ここを押さえろ！実務のための官能評価 | 統計セミナー |
| 本講座では、官能評価の基礎知識から発展的な応用手法の利用方法までを、短時間に、そして一度に習得することを目指す。参加者がすぐに実務応用できるように、一般向けの書籍には掲載されていない「実施のコツ」「考え方の要点」などを解説し、定性的な官能評価から定量的な官能評価まで、多くの事例を紹介する。 | ||
| 12月1日、2日 | 機械学習超入門セミナー（2日間） | 統計セミナー |
| ★とにかく、わかりやすく説明します！< ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 11月28日 | 『機械学習』超入門セミナー～機械学習とは何か？何が得意で何が苦手なのか？産業の現場で使う際の注意は？などについて易しく解説～ | 統計セミナー |
| 講師に、横浜国立大学／長尾智晴先生をお招きします。 本セミナーでは，多くの人が思っている「機械学習とはどのようなもので，どんな手法があるのか？其々の長所・短所は？」あるいは「実際の業務で使えるのか？使えるとしたらどのような注意が必要か？」、「最近よく聞く、ディープラーニングって？CaffeやChainer、GoogleのTensorFlowrなどツールの利用方法は？」といった素朴な疑問に分かり易くお答えします。 | ||
| 11月25日 | ゼロから学ぶ医薬統計講座：JMP実習編 | 統計セミナー |
| これから統計を勉強される方も、 一度勉強したが実践しようとしたら分からなかったという方も ２日目の実践では実際に統計ソフトを用いたＪＭＰ実習を行い、 １日目の基礎では初学者向けに用語の理解から統計知識の活用などを解説 | ||
| 11月25日 | 分析法バリデーションの基礎と係る品質統計の考え方 ～統計の基礎をグラフィカルに学びながら～ | 統計セミナー |
| 医薬品の製造、品質管理で利用する統計の基礎知識！ それがどのように分析法バリデーションに利用されているのか 分析法バリデーションの基礎から具体的な事例まで どのように統計を活用すればよいか解説します！ | ||
| 11月24日、25日 | 実験計画法・実験データ解析手法 完全マスター【2日間講座】 第1日目：はじめての実験計画法 第2日目：「直交表」他さらに進んだ実験計画法をマスター | 統計セミナー |
| ★職場に帰ってすぐ活用できる！ 初めて学ぶ方でも十分に理解できるよう、基礎から順に丁寧に解説します。 ★「テキストの事前配布」「講義は２日間」「後日活用できる見直し易いテキスト」：セミナー開催前から開催後に至るまで、じっくりと学習できます。 | ||
| 11月24日 | ゼロから学ぶ医薬統計講座 | 統計セミナー |
| これから統計を勉強される方も、 一度勉強したが実践しようとしたら分からなかったという方も １日目の基礎では初学者向けに用語の理解から統計知識の活用など ２日目の実践では実際に統計ソフトを用いたＪＭＰ実習を行います | ||
| 11月11日 | 実務に役立てるデータ分析・活用術【入門・演習付】 ～「データ収集・分析の仕方」ではなく「データ活用の仕方・考え方」を学ぶ～ | 統計セミナー |
| 分析の専門家ではない方のための速習セミナー！ ★収集したデータをどう反映させたら良いか？データを実務に活かすための視点や考え方を習得できます。 ★Excelによる演習を通じ、結果解釈・活用の仕方をわかりやすく学べます。 | ||
| 10月21日 | 数学嫌いでもわかる「機械学習」超入門 ～基礎からマーケティングへの活用まで～ | 統計セミナー |
| 講師：明治大学 総合数理学部 教授 櫻井 義尚先生 ○機械学習のセミナーに行ったことはあるけど難しくて結局わからないまま・・・ ○数学の知識がないと機械学習なんて理解できなそう・・・ ○そういった悩みを解決できる、わかりやすい解説と視覚から理解する機械学習セミナー開催！ | ||
| 10月20日、21日 | 分散分析超入門 ～知っておくべき基本と実務で使える計算・解析・解釈法まで～【じっくり学べる2日間講座】 | 統計セミナー |
| 講師：FIA 福山 紅陽 先生 ★統計解析の中でも、多くのご要望を頂いていた『分散分析』に焦点を当てた2日間講座！ ★統計解析の基本原理から、解析・解釈まで。「正しく」「自力で」「実務で」分析を行う為のポイントを解説！ ★研究開発～量産、出荷後対応まで、工程問わず様々な方にお勧めのセミナーです！ | ||
| 10月18日 | 機械学習における画像認識技術 | 統計セミナー |
| 本セミナーでは、AdaBoost, Random Forest, Deep Learning等の機械学習のアルゴリズムを理解するとともに、画像認識への応用について解説します | ||
| 10月17日 | 基礎から学ぶ機械学習 ―アルゴリズムなど技術全般から様々な具体的応用事例とその設計まで ― | 統計セミナー |
| 講師；横浜国立大学 大学院工学研究所 濱上 知樹 ○機械学習っていったい何？使い方は？応用時例ごとの設計はどうなっているのか？ ○多様な業務に役立てられる機械学習を基本から理解する！ | ||
| 10月6日、7日 | やさしい医療生物統計学超入門 | 統計セミナー |
| ＜リピート開催17回目＞ 毎回高評価を頂いております！双方向での進行により皆様の理解度に合わせますので、安心してご参加ください！ | ||
| 9月26日 | はじめて学ぶ人のための多変量解析 | 統計セミナー |
| 講師：上智大学・加藤剛先生 Rを操作しながら学ぶ、多変量解析一日セミナー！ 「解説が丁寧で分かり易い」と毎回好評です！ | ||
| 9月20日 | ＜入門者向けセミナー＞ Pythonによる機械学習・ディープラーニング ～入門から、Chainer、Tensorflowなど各種ライブラリの導入と使い方まで～ | 統計セミナー |
| 講師に東京農工大学・石井一夫教授をお招きします。 本セミナーは、Pythonを用いたデータ分析、機械学習、ディープラーニングの入門という位置付けで、実際の操作をイメージしていただくことを目的としています。 Pythonを用いたデータ分析にご興味のある方、これから始めたい方は是非、ご参加ください。 | ||
| 9月15日、16日 | 医学・生物統計学超入門 | 統計セミナー |
| リピート開催28回目！楽しく、笑いながら多くの身近な実例を通じて学ぶ満足度の高いセミナー！統計学は決して難しくありません。同じやるなら楽しく学びましょう！ | ||
| 9月13日 | イチから知る多変量解析
―Rを通じて各手法を具体的に把握する― | 統計セミナー |
| ★多変量解析で何ができるか、どのような手法をつかえば良いかがわかる、入門セミナー！ 統計計算パッケージ R （フリーソフト）を実務に使ってみたい方にもお勧めです。 | ||
| 9月13日 | ＜統計の専門家では無い、臨床開発担当者のための＞ 生物統計学入門 ～事例で見る統計～ | 統計セミナー |
| 統計の専門家で無い臨床担当者のために 臨床関連文書に出てくる統計の意味を理解するための最低限の「勘所」を押さえて解説！ | ||
| 9月12日 | はじめての統計学入門
―概念の理解とデータの正しい解釈・活用のために― | 統計セミナー |
| ★統計学の基礎を身に付けたい、初級者のための入門セミナー！ 実例を多用し、数々の要点を押さえて講義しますので、はじめての方でもわかりやすく・基本的考え方を要領良く習得できます。 | ||
| 9月9日 | 「かわいい」のメカニズムと商品・サービス開発への応用 | 統計セミナー |
| ★「かわいい」についての心理・行動科学的な知見をまとめて紹介！ ★定義、心理メカニズム、効果、科学的心理学の発想法とは！ | ||
| 9月7日 | ＜入門の門前でまだ迷っている人のための＞ 直感的で素朴な統計学 ～生物統計学へのお誘い～ | 統計セミナー |
| 講師に農業・食品産業技術総合研究所・三中信宏先生をお招きします。 統計的な「ものの考え方」の基本から始めましょう！また、講義全体にわたりフリーの統計言語「R」を用いて統計計算とデモンストレーションを行います。 | ||
| 9月6日 | エンジニアのための脳科学入門セミナー ＜メカ屋の視点で分かりやすく解説！＞ | 統計セミナー |
| 講師に東京大学・高橋宏知先生をお招きします。 エンジニアのための脳科学とは？商品開発において新しい価値の創造が求められています。価値とは，脳への訴求力です！本講座はエンジニアの方を対象として，脳のしくみを基礎からわかり易く解説します。 | ||
| 8月23日 | スムーズな承認審査を受けるための臨床試験デザイン | 統計セミナー |
| 臨床研究の成否は、「計画」と「デザイン」の質で決まる！統計学の基本から臨床試験における課題への対応方法を分かりやすく解説！ | ||
| 8月9日 | ディープラーニングの基礎と画像分野への応用 | 統計セミナー |
| 講師：電気通信大学 庄野 逸 先生 ★本セミナーでは、知っておくべきディープラーニングの基礎知識・要素から、適用が拡大する画像分野への応用まで徹底解説！ ★実際の事例や、Caffe・Chainer(またはTensorflow)を例題にしたプログラミングフレームワーク等も解説します。 | ||
| 8月8日、9日 | 医学系研究で用いる統計解析をものにしよう | 統計セミナー |
| 本セミナーでは実例として医学系研究をとりあげながら、統計学の基本コンセプトを説明しますので、統計に関する予備知識なしで気軽に学んでいただけます。さらに実際に統計解析ソフトウェアを用いながら受講者の皆様にもデータ解析を行っていただきますので、より実践的な力を身につけていただけます。 | ||
| 8月4日 | 初心者でもわかる！機械学習『パターン認識』の基礎知識と応用方法 ―予測／推定／認識／検出など― | 統計セミナー |
| 講師：筑波大学名誉教授 平井有三先生 ○機械学習の「パターン認識」について基礎から車載カメラの応用事例まで初心者にもわかりやすく解説します。 ○識別規則とは？学習規則とは？特別抽出とは？？ | ||
| 7月27日 | 医療機器開発、製造における品質工学の基礎と活用 ～医療機器の品質管理に係わる規制概要も踏まえて～ | 統計セミナー |
| 製品の品質を最終的な検査で確認するのでは無く、製造工程の各パラメータを管理することによって担保することが求められています。 本講座では医療機器の製造、開発を中心に焦点を当て、品質工学の基礎的な部分から実際にどうパラメータを算出するのかも含め、実習も絡めながら解説致します。 | ||
| 7月26日 | 脳情報学の基礎 ～脳の構造、計測手法、応用可能性～ | 統計セミナー |
| ■講師：慶應義塾大学 青山 敦 先生 【脳情報】を活かす！ どうやって測る？ 「脳を観る」実習付きセミナー！ 未知の脳機能に迫る！？ | ||
| 7月25日 | はじめての官能評価と統計的手法 | 統計セミナー |
| ★半日速習！様々な官能評価手法及び必要となる統計手法の基礎知識と活用法を学びます。 | ||
| 7月21日、22日 | 医学・生物統計学超入門 | 統計セミナー |
| リピート開催27回目！ 楽しく、笑いながら多くの身近な実例を通じて学ぶ満足度の高いセミナーが、新たに希望者別分岐型講義として生まれ変わりました！ 統計学は決して難しくありません。同じやるなら楽しく学びましょう！ | ||
| 7月19日 | 音声認識技術の基礎・応用・現状と今後の課題・展望 | 統計セミナー |
| ■講師：徳島大学 北岡 教英 先生 ※元・デンソー 【音声認識】を識る！ 要素技術・実用事例・今後の展望も！ ディープラーニングがもたらすブレークスルー！？ | ||
| 7月14日 | コンピュータビジョンと機械学習の基礎と応用 ＜これからコンピュータビジョンや画像認識を使いたい方に向けて＞ | 統計セミナー |
| 講師に大阪大学・松下康之先生をお招きします。 最近注目のコンピュータビジョンについて、現在できること・今後の展望等、最新動向をご紹介します。特に画像からの３次元形状復元と機械学習の技術について基礎から解説します。 | ||
| 7月11日 | ＜初学者が無理なく理解できる入門編＞ ディープラーニング速習セミナー～ニューラルネットワークの基礎から最新手法まで～ | 統計セミナー |
| 講師に中部大学・山下隆義先生をお招きします。 最近注目されているディープラーニングについて，基礎的なところから応用事例まで紹介します．CaffeやChainer、GoogleのTensorFlowなど最新のツールもご紹介します。 | ||
| 7月6日 | 統計学の基礎習得と各手法の要点：超入門セミナー ～確率変数の理解からベイズ統計・機械学習まで～ | 統計セミナー |
| ★統計学で何ができるのか、どうしてできるのかといった疑問を解消！ ★統計学の全体を見通す基本的な概念の習得からはじめ、最近話題のディープラーニング等の応用技術について、その繋がりから概念までを理解できます。 | ||
| 6月27日 | 知識ゼロからの『統計学入門』３回継続セミナー ①：知識ゼロからの「統計学」入門（6/27） ②：知識ゼロからの「実験計画法」入門（7/25） ③：知識ゼロからの「ノンパラと多変量解析」入門（7/26） | 統計セミナー |
| ●講師：千葉大学 教授 栗原伸一 先生 本継続セミナーは，「統計学が必要なのに全くの素人」という方々を対象に，ベストセラー『入門 統計学』の著者を講師に迎え，【全3回】で検定から多変量解析，実験計画法までをマスターしていただこうという企画です。 （尚、各講座はそれぞれ独立した内容となっておりますので、第1回～第3回のいずれかのみの受講も可能です。） | ||
| 6月23日 | 『 機械学習入門 』＜考え方と可能性を理解する＞ | 統計セミナー |
| ～基本知識から実データへの応用まで～ | ||
| 6月22日 | ディープラーニング・リカレントニューラルネットの基礎と応用事例 －実ロボット行動学習への応用へ－ | 統計セミナー |
| 講師：早稲田大学 尾形 哲也 先生 ★性能向上により、実応用としても注目集める“ディープラーニング”“リカレントニューラルネット”を一日速習！ ★概要から基本的なアルゴリズム、高速化の工夫、主なツール、実際の応用事例、尾形先生の最新研究など。 ★出来る限り、直観的にご理解頂けるよう解説します！ | ||
| 6月16日、17日 | 機械学習超入門セミナー（2日間） | 統計セミナー |
| ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 6月10日 | ＜実務や研究へ活かしたい＞ 『 統計学の考え方と活用方法 』～入門者の第一歩として～ | 統計セミナー |
| これまで余り統計学に触れる機会のなかった方でもきちんと"実感"しながら理解できるような内容になっていますのでご安心ください。 | ||
| 6月9日、10日 | 最初の一歩をスムーズに踏み出せる！多変量解析超入門 | 統計セミナー |
| 教科書や教育セミナーの多くは手法を中心とし、基本的な考え方の教育が欠落しています！ このセミナーでは、具体例を交えながら重要な考え方のポイントを解説！ | ||
| 6月6日、7日 | やさしい医療生物統計学超入門 | 統計セミナー |
| ＜リピート開催16回目＞毎回高評価を頂いております！双方向での進行により皆様の理解度に合わせますので、安心してご参加ください！ | ||
| 5月31日 | 医療経済評価（薬剤経済学） ～費用対効果評価の試行的導入のために～ | 統計セミナー |
| ４月から始まる医薬品の費用対効果評価の試行的導入に向けて そもそも医薬品の費用対効果とは何か？ 企業として何を準備し、どう対応すればよいのか？ 中医協から出された分析ガイドラインも含めて幅広く解説！ | ||
| 5月26日、27日 | 実験計画法・実験データ解析手法 完全マスター【2日間講座】 第1日目：はじめての実験計画法 第2日目：「直交表」他さらに進んだ実験計画法をマスター | 統計セミナー |
| ★職場に帰ってすぐ活用できる！ 初めて学ぶ方でも十分に理解できるよう、基礎から順に丁寧に解説します。 ★「テキストの事前配布」「講義は２日間」「後日活用できる見直し易いテキスト」：セミナー開催前から開催後に至るまで、じっくりと学習できます。 | ||
| 5月25日 | はじめてのコンピュータビジョン ～画像認識の仕組みとビジネス事例～ | 統計セミナー |
| ・講師：ビジョン＆ITラボ 博士（工学） 皆川 卓也 先生 【コンピュータビジョン】の全体像をつかむ！ 半日セミナー ディープラーニング/拡張現実感(AR)/自動運転車/IoT…… | ||
| 5月23日、24日 | 全くの初心者からでも大丈夫： 多変量解析入門【２日間講座：Ｒによる実習付】 | 統計セミナー |
| ★座学・独学のみでは実務に役立つ統計の技能は身に付かない！？ フリーソフト Rを用いた実習を通じて実際にデータを用い、その基本的な使用方法や解析手順を具体的・実践的に学べます。 | ||
| 5月19日、20日 | 生物統計超入門セミナー（2日間） | 統計セミナー |
| ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 4月25日 | はじめての機械学習 ～機械学習を行うにあたっての考え方，ポイント，活用事例など～ | 統計セミナー |
| ●講師：東京工業大学 鈴木 大慈 先生 ★機械学習がどのようなもので、何に適用でき、最低限何を知っておけば良いのか。入門部分を解説！ ★「機械学習をはじめたい」、「独学で学んでみたが難しく理解できなかった」、「機械学習で業務を推進したい」、「基礎を俯瞰する事でレベルアップしたい」方などにオススメです！ | ||
| 4月21日、22日 | 統計学超入門セミナー（2日間）＜好評第3回＞ | 統計セミナー |
| ★とにかく、わかりやすく説明します！ ★受講者全員が100％理解の上、セミナーを終えられるよう努力します！ | ||
| 4月19日 | データの意味がわかり、次が予測できる 『多変量解析入門』 【PC演習付】 | 統計セミナー |
| ●講師：株式会社ワールドテック 皆川 一二 先生 ※元・デンソー ★評価結果・試験結果をどう読み解き、どう予測を立てればよいのか？ ★本セミナーでは、講義で手法を知り、事例で知識を深め、PC演習で具体的手法を体得するという3段階の構成！多変量解析の実践力を基礎から学べます！ | ||
| 4月14日 | 1日速習！基礎から理解する統計学 | 統計セミナー |
| ～重要なポイントを絞って解説！統計をツールとして真に活用するために～ 【講義で使用するエクセルソフトとデータを配布します：受講後の復習から実際の統計解析まで可能！】 | ||
| 4月7日 | これならつかえる！実験計画法入門 | 統計セミナー |
| 研究者、技術者、マーケティング部門、生産管理部門・・・実験、データ分析を正しく効果的に行うために基本からやさしく解説！ | ||
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