データサイエンスの基礎「統計的品質管理」総合コース2023【Aセミナー】【オンデマンド配信】
開催日 | オンデマンド |
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主催者 | サイエンス&テクノロジー株式会社 |
キーワード | SQC一般 検定・推定 回帰分析 |
開催エリア | 全国 |
【受講者限定特典】各セミナーで統計実習用Excelデータを配布視聴期間:申込日から1か月後まで(期間中は何度でも視聴可)
本セミナーは、「統計的品質管理」総合コース2023(全6セミナー)のAセミナーになります。
日時
【オンデマンド配信受講】 2024年4月26日(金) まで申込受付中 /視聴時間:約3.5時間 /視聴期間:申込日から1か月後まで
セミナー講師
【略歴】1979年 上智大学理工学部 化学科卒(工業物理化学研究室)1979年 日本グラクソ株式会社(現GSK)入社、今市工場品質管理部配属1987年 日本科学技術連盟 品質管理ベーシックコースを主席で修了1988年 日本規格協会 実験計画法セミナー(品質工学)を次席で修了1991年 日本グラクソ株式会社(現GSK)開発本部 メディカルデータサイエンス部 課長2001年 グラクソスミスクライン株式会社 製剤研究センター 課長2003年 ノボ ノルディスクファーマ株式会社 郡山工場 品質管理部/品質保証部 部長2013年 共和薬品工業株式会社 信頼性保証室 品質保証部/三田品質保証部/品質保証推進部 部長2019年 スタット・イメージング・ラボ 代表
溶出試験判定法2の統計的考察(May 2019, PharmTech Japan)溶出試験判定法1の統計的考察(June 2019, PharmTech Japan)
セミナー受講料
※お申込みと同時にS&T会員登録をさせていただきます(E-mail案内登録とは異なります)。
44,000円 ( E-Mail案内登録価格 41,800円 ) E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料2名で44,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須/1名あたり定価半額22,000円)
【1名分無料適用条件】※2名様ともE-mail案内登録が必須です。※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。※請求書(PDFデータ)は、代表者にE-mailで送信いたします。※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。 (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)※他の割引は併用できません。
※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】1名申込みの場合:30,800円/E-Mail案内登録価格 29,260円 )※WEBセミナーには「アーカイブとオンデマンド」が含まれます。※1名様でお申込み場合、キャンペーン価格が自動適用になります。※他の割引は併用できません。
受講について
オンデマンド配信 ►受講方法・視聴環境確認(申込み前に必ずご確認ください)
配布資料
- 製本テキスト※申込み日から営業日3日までに発送いたします。
セミナー趣旨
【Aセミナー】入門レベル「データサイエンスの基礎」視聴時間:約3.5時間
本講座は統計に関する予備知識は不要です。科学技術とは言葉を変えればデータサイエンスです。観察や実験から得られたデータを解析して、根底にある普遍的な法則や因果関係を解明していく、このことの積み重ねが科学技術の進歩の歴史と言っても過言ではありません。ですので、どのような分野で仕事をするにしても、ここで学ぶ内容は将来の飛躍のための大きな武器になります。取り上げるトピックとしては基礎的・入門的な内容ばかりですが、かなり深掘りしていきます。受講者層としては統計の初心者を想定していますが、学習すればするほど出てくる素朴な疑問、そのような疑問にも答えるコースでもあります。難しいことは簡単に、簡単なことはより深く、の精神で講義を進めていきます。新入社員教育や中堅社員のブラッシュアップ教育にも最適です。
統計実習用Excelデータを配布します ※受講後もExcelデータを用いて統計処理の演習計算が行えます。
セミナープログラム
1.基礎の基礎を徹底理解する 1.1 全体像を把握するには「ヒストグラム」が一番 1.2 「標準偏差」とは、ばらつきの数値化のこと 1.3 集団の中での相対的な場所は「規準化」で表現すべし 1.4 規準化を誰にでもわかる表現に変換する方法(正規分布表)2.信頼区間を深掘りする 2.1 意外に深い「平均値」の本当の意味合い 2.2 平均値のばらつきが「標準誤差」と呼ばれる理由 2.3 推定に保険をかける(t分布表) 2.4 95%信頼区間は「真の値を95%の確率で含む範囲」と言うけれど 2.5 モンテカルロ・シミュレーションで検証する3.相関と回帰を深掘りする 3.1 対応のある2変数間の関連の強さ(相関係数) 3.2 対応のある2変数の関連を数式で表現する(回帰分析) 3.3 相関係数と回帰分析だけで十分か?(回帰診断)4.二値データ(良品・不良品)の取り扱い 4.1 分布は非対称 4.2 不良率の標準偏差 4.3 不良率の信頼区間5.統計的検定・推定概論 5.1 平均値の差の検定(対応のない場合) 5.2 平均値の差の検定(対応のある場合) 5.3 検定におけるn数の効果 5.4 検定におけるp値の意味合い