さあはじめよう！ケモインフォマティクス、マテリアルインフォマティクス(入門)

～ 自社データからのマイニング ～

奈良先端大  金谷 重彦 先生のケモインフォマティクス・
マテリアルインフォマティクス入門＆実習セミナー

★ 化学データとＲを用いて、実際の問題に対応できるように
★ 基本統計解析、多変量解析、機械学習、化学構造処理の基本を身につけよう！

講師

奈良先端科学技術大学院大学
先端科学研究科 データ駆動型サイエンス創造センター(兼務)
教授　博士（工学） 金谷 重彦 先生

【講師紹介】
　1985年３月、東京理科大学応用生物科学科卒業、1990年３月、豊橋技術科学大学院大学材料システム工学専攻修了 博士(工学)、1990年山形大学・情報工学・助手、1996年、国立遺伝学研究所・客員助教授、1999年山形大学・応用生命システム工学科・助教授、2001年、年奈良先端科学技術大学院大学・遺伝子教育センター・助教授、2002年、奈良先端科学技術大学院大学・情報科学研究科・比較ゲノム学分野・助教授・教授、2004年、理化学研究所・植物科学センター・主管研究員、2011年、奈良先端科学技術大学院大学・情報科学研究科・計算システムズ生物学研究室・教授、2018年 奈良先端科学技術大学院大学・奈良先端大データ駆動型サイエンス創造センター兼務、現在、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクスの融合研究に没頭し、マテリアルインフォマティクスにちょっかいを出している。

受講料

1名48,600円(税込（消費税8％）、資料・昼食付)
＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき37,800円
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

得られる知識

・レクチャー 0: 準備　～ このページの下の方をご覧ください
・レクチャー 1: R programingでできるケモ・マテリアルインフォマティクス入門
・レクチャー 2: 各社の大量データを想定し、データ行列の作り方をマスターする。
・レクチャー 3: データ行列の特徴を、主成分分析、クラスター分析などを活用しマイニング
・レクチャー 4: 機械学習を活用して物性などを予測する。
・レクチャー 5: 化学構造の取り扱いとして、化学フィンガープリントなどについて
　　プログラミングする。
・レクチャー 6: 研究動向紹介

必要な知識

とくにありません！

持参物

　無線LAN経由でファイルのダウンロードとソフトウェアのインストール可能なパソコンを持参ください。当日、無線LANを経由でさまざまなRパッケージと、サンプルプログラムをダウンロードしながらケモ・マテリアルインフォマティクスを実感しながら実習します。
　なお、事前知識は特に必要ありません。講演直前にテキストを配布いたします。これを予習してきてくれればなお助かります。

※ ＰＣをお持ちいただくことが難しい場合はお問い合わせください。

セミナーポイント

　世の中ビッグデータ時代、データサイエンス真っ盛り、興味はあるけど、とっつきにくい、R言語も便利そうで、テキストのプログラムを実行はできるが、いざ実際の問題になると、どうしたらいいものかと悩む。また、日本の化学産業界には大量な情報が蓄積されいてる。さてこのような現状に対処するにはどうしたらいいだろうか（下図）？
　そんなかたに朗報！悩みを解消すべく、今回は、化学データを用いて、Ｒを用いて、基本統計解析、多変量解析、機械学習、化学構造処理の入門講座を開催いたします。テキストは後日配布いたします。さあ、はじめよう、さあはじめようケモインフォマティクス、マテリアルインフォマティクス！

プログラム

0. インストール：
※ 当日セミナー前に来ていただければ、持参パソコンにインストールします。
　0.1 R 3.5.2 for Windows (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/)
　　または R 3.5.1 binary for OS X (https://cran.r-project.org/bin/macosx/)
　　をダウンロード、インストールする。
　0.2 RStudio Desktop 1.1.463 (Open Source Edition)
　　(https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download/)
　　をダウンロード、インストールする。RStudioにてパッケージをインストールする。
　0.3 Rpackages.Rを実行する（後日配布）

1. R programingでできるケモ・マテリアルインフォマティクス入門
　1.0 はじめに：ケモ・マテリアルインフォマティクスとは
　1.1 ファイルからのデータの読み込み
　1.2 Rプログラミングの基礎
　1.3 統計検定
 　（t検定、ウエルチ検定、相関解析、棒グラフ、ボックスプロット、
　　 スキャッタープロット図の書き方）

2. 各社の大量データを想定し、データ行列の作り方をマスターする
　2.1正規化テーブル
　 （物性名、化合物、物性値の三つ組みから、化合物と物性名の表をつくる）

3. データ行列の特徴をマイニングする
　3.1 主成分分析
　3.2 クラスター分析
　3.3 k平均法
　3.4 グループ数の決定など

4. 機械学習を活用して物性などを予測する
　4.0 回帰分析とは
　4.1 重回帰
　4.2 PLS回帰
　4.3 その他の回帰

5. 化学構造の取り扱い
　5.0 化学構造の計算機表記法
　5.1 化学フィンガープリント
　5.2 化学構造からの物性予測

6. 最近のケモ・マテリアルインフォマティクスの動向

 ～質疑応答～

【事前にご準備ください】

・レクチャー0：準備
　インストール（事前インストール：Rと、Rstudio）
　■ R 3.5.2 for Windows (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/)
　　 または R 3.5.1 binary for OS X (https://cran.r-project.org/bin/macosx/)
　　 をダウンロード、インストールする。
　■ R Studio Desktop 1.1.463 (Open Source Edition)
　　 (https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download/)
　　 をダウンロード、インストールする。RStudioにてパッケージをインストールする。
　■ Rpackages.Rを実行する（後日配布）
　　 行列データをつくろう

 ※ 事前の準備が難しい場合、当日受講前にお申し出頂ければインストールします。