Pythonプログラミングの基礎,統計解析の基礎,Pythonを使った統計解析手法について,初心者にも分かりやすく解説する特別セミナー！！
- 講師
株式会社メドインフォ 代表取締役 医学博士 嵜山 陽二郎 先生 元ファイザー(株)中央研究所,グラクソスミスクライン(株),ヤンセンファーマ(株)などで医学情報・統計解析担当を歴任
- 日時
- 2024/4/26（金） 10:00〜16:00
- 会場
- ※本セミナーはWEB受講のみとなります。
- 受講料
- （消費税率10%込）1名：49,500円 同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合 1名：44,000円
- テキスト
- PDF資料（受講料に含む）
受講概要
受講形式 WEB受講のみ ※本セミナーは、Zoomシステムを利用したオンライン配信となります。 受講対象 多変量解析を含むデータ分析を行う業務に携わる方全般、論文投稿や報告書作成が必要な方、大学生 レベルは初心者の方：Pythonのプログラミング未経験の方、統計解析を苦手とする方でも大丈夫です 予備知識 特にございません。 習得知識 １）多変量解析の基礎知識の習得 ２）Excelによるデータ分析の基礎知識の習得 ３）Pythonのプログラミングの基礎知識の習得 など 講師の言葉 近年、様々な分野で人工知能（AI）の技術に期待が寄せられていますが、AIの情報処理技術をフルに活用し開発を進めていく分野はインフォマティクスと呼ばれています。そしてインフォマティックにおける情報処理技術の中核をなすものが多変量解析です。多変量解析についてわかりやすく説明した教科書は非常に少ないです。多くの解説書は難しい線形代数の理論に終始しています。しかし、本講座では先ず2変数の小規模データを題材に丁寧に解説してから多変数へと発展させます。理論や数式だけでなく、既に親しみのあるExcelと無料解析ツールのPythonを使った豊富な計算事例を用いた実践的な内容になっています。 また、本講座は多変量解析を使用するあらゆる分野の方（医薬分野、ケモインフォマティクスやマテリアルズインフォマティクス含む）向けの入門講座です。多変量解析の基本的な考え方や手法をExcel/Pythonを通じて初心者にもわかりやすく解説し、講座終了後にお手元のPC上ですぐにでも実行・活用できることを目標とします。
プログラム
1. なぜ今多変量解析にPython/Excelか
1) 多変量解析が重要視される背景
2) 多変量データとは
3) モデルの複雑性と頑健性
4) 解析ソフトの選択肢の増大
5) プログラミング言語の多様化とPython/Excelの位置づけ
6) Pythonを使うために【ANACONDA、Jupyter Notebook】
7) Python簡単プログラミング【演算、変数、基本モジュール】
2. 重回帰分析
1) 単回帰と重回帰
2) 行列計算を使った重回帰分析
3) 変数選択
4) Excelソルバーを使った単回帰分析
5) Excelソルバーを使った重回帰分析
6) Pythonを使った重回帰分析
3. ロジスティック回帰分析
1) 単変数の場合のロジスティック回帰分析
2) 尤度と最尤推定法
3) ２変数の場合のロジスティック回帰分析
4) Excelソルバーを使ったロジスティック回帰分析
5) Pythonを使ったロジスティック回帰分析
4. 主成分分析
1) 多次元データの1次元への縮約
2) 固有値・固有ベクトルと因子負荷量
3) 変数間の関係を調べる
4) Excelソルバーを使った主成分分析
5) Pythonを使った主成分分析
5. クラスター分析
1) 階層的クラスター分析
2) 非階層的クラスター分析
3) Excelを使ったクラスター分析
4) Pythonを使ったクラスター分析
5. おわりに
質疑・応答
講師紹介
略歴
東京大学大学院修士課程、博士課程修了（医学博士）。大手外資系製薬企業にて様々の疾患領域における
医学情報・統計解析担当を歴任。これまで40報を超える学術論文を執筆し、非臨床・臨床研究の統計解
析手法において多数の研究業績を有する。国際学会発表5回、国際薬物動態予測学会の座長、講演会な
ど多数の実績あり。
主要著書
「医師・看護師のための統計学ポイントアドバイス77 東京図書」
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