☆R言語の実習を通して、化学、マテリアルに関わる情報処理を勉強します!

実践!Rを使用したケモ・マテリアル・データサイエンス【LIVE配信】
※日程が延期になりました
10月14日(水)→2月17日(水)<10/13更新>
※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

※事前にインストール準備資料をお送りいたします。
 RパッケージをインストールしたノートPCをご準備ください。

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
ケモ・マテリアル【WEBセミナー】
セミナーNo.
201080
開催日時
2021年02月17日(水) 10:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
価格
非会員:  55,000円 (本体価格:50,000円)
会員:  49,500円 (本体価格:45,000円)
学生:  55,000円 (本体価格:50,000円)
価格関連備考
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円(税込)から
 ・1名で申込の場合、49,500円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円(2人目無料)です。
会員登録とは? ⇒ よくある質問
本講座には学生割引はありません。
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
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。
備考
資料付

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントを
  ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
  ついてはこちらをご覧ください。
3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
  10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
  ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
データ・サイエンスを取り入れて研究を進めたい方でパソコンでのRプログラミングに意欲がある方、特に専門性は問いません。
必要な予備知識
特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。
習得できる知識
・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:研究動向紹介
趣旨
 R言語の実習を通して、化学、マテリアルに関わる情報処理を勉強します。その内容は、
[1]準備:インストール
[2]データプロセッシング:Rプログラミングの基礎
[3]統計検定1(主に離散分布)
[4]クラスタリング、主成分分析など
[5]機械学習:回帰(PLS, 重回帰など)
caretパッケージを堪能しよう!化学・マテ初心者、リアルインフォマティクスに興味のある方であれば、プログラム初心者であっても参加できます。さあ、講習をうけて、「ケモ・マテリアル・データサイエンティストになろう!」
プログラム
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
 3.0 主成分分析
 3.1 クラスター分析
 3.2 k平均法

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(機械学習)

5.最近のケモ・マテリアルインフォマティクスの動向
キーワード
マテリアル,ケモ,インフォマティクス,入門,セミナー,講演,実習
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