～ 回帰分析・主成分分析・因子分析の手法・データの前処理・スクリプト生成・評価と解釈、解析の効率化と実務への応用 ～
・生成AIを効果的に活用することで、解析手法をより深く、効率的に習得し、多変量解析の実践に活かすための講座！
・回帰分析、主成分分析、因子分析の基礎から、ChatGPT／生成AIを用いた分析やスクリプト作成のポイントを修得し、解析結果の評価・解釈を正確で信頼性の高い予測や要因分析に活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
生成AI時代における学習と実践の進め方には革新が起きています。それは、従来のテキスト学習とは異なり、生成AIに問いかけることで基本概念を知り、理論を理解し、データ解析を実践できるものです。本セミナーでは、生成AIを活用することで、解析手法をより深く、より効率的に習得するだけでなく、自分で考え、主体的に学習を進める能力を身につける新しい学習方法を提供します。
参加者のメリット
１．効率的なデータ解析スキルの習得：生成AIを活用して、複雑な理論やスクリプト作成を簡単に理解し、実践的なデータ解析スキルを短期間で効果的に習得できます。
２．主体的な学習能力の向上：生成AIの真の活用法を学ぶことで、学習を自ら主導する力を得られ、受け身の学びから脱却できます。これにより、仕事や研究での応用力が飛躍的に向上します。
３．実践的な解析技術：回帰分析、主成分分析、因子分析など、現実のデータ解析に直結する技術を実践的に学べるため、現場で即戦力となるスキルを身につけられます。
４．批判的思考の育成：生成AIによる解析結果を評価・解釈する中で、データを正確に分析し、信頼性の高い結論を導く力が養われます。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・生成AIを活用した多変量解析の学習法と実践法に関心のある方 ・扱う手法は回帰分析、主成分分析、因子分析です |
| 予備知識 |
・大学初年度程度の数学知識 ・Pyhtonの概要程度の知識があると、理解が深まる |
| 修得知識 |
・生成AIを活用した多変量解析の学習法と実践法 ・生成AIを用いて学習を主体的かつ能動的に進める方法 ・回帰分析、主成分分析、因子分析の基礎と実践 ※本講座では、Python自体の解説は行いません |
| プログラム |
１．学習と実践の革新：生成AIの活用 （１）．生成AI時代における学習と実践の革新 ａ．従来のテキスト学習との違い ｂ．生成AIを活用した効率的な学びの流れ
２．多変量解析の基礎と実践：回帰分析 （１）．回帰分析の考え方 （２）．データの前処理：生成AIによるデータクレンジングと標準化、多重共線性評価 （３）．解析の実行：Pythonスクリプトの生成と変数選択・統計量算出 （４）．解析結果の評価：モデルの適合度、変数の信頼度の統計的検証 （５）．結果の解釈：モデルの構造と変数の貢献度の把握
３．多変量解析の基礎と実践：主成分分析 （１）．主成分分析の考え方 （２）．データの前処理：標準化と変換技術の生成AI活用 （３）．解析の実行：Pythonスクリプトの生成と主成分負荷量・得点の算出 （４）．解析結果の評価：主成分の寄与率と負荷量からの主成分軸の意味づけ （５）．結果の解釈：主成分得点の視覚化と解釈
４．多変量解析の基礎と実践：因子分析 （１）．因子分析の考え方 （２）．解析の準備：因子数の決定 （３）．解析の実行：Pythonスクリプトの生成と因子負荷量・得点の算出 （４）．解析結果の評価：回転法の使い分けと因子の意味づけ （５）．結果の解釈：因子得点の視覚化と解釈
５．多変量解析の具体的な活用（質疑応答） ・具体的なデータ分析の応用については、質疑応答で対応します |
| キーワード | 生成AI 多変量解析 単純回帰 多重回帰 Python 統計的妥当性 モデルの適合度 主成分分析 次元削減 主成分の寄与率 因子分析 因子モデル |
| タグ | 実験計画・多変量解析、統計・データ |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
