株式会社イーコンプライアンス

【オンデマンド】化粧品用粉体の基礎特性と表面処理・規制対応・安全性の向上

ICH-E6（R3）のCTQ要因をふまえたGCP監査実施におけるQMSの考え方と構築

信頼性基準適用試験における信頼性保証担当者・監査担当者・QC担当者のための着眼点・QC/QA手法とそのレベル

マイクロリアクター・連続生産のスケールアップ実用化と設備選定・実験・パラメータ検討方法

無機ナノ粒子の総合知識

＜電動化のための基礎と実践技術＞ 電気自動車、ハイブリッド車と車載部品の高電圧絶縁品質評価法、関連のIEC国際規格と樹脂材料の高性能化に向けた特性評価

水系分散における粒子・分散剤の評価と選定、トラブル対策

溶解度パラメータ（HSP値）の機能性材料開発への応用ノウハウ最前線

近年、Pythonを用いたデータ解析や機械学習の活用は多くの分野で一般的になりつつあります。一方で、ライブラリを用いて計算やモデル構築はできても、その背後にある数式やアルゴリズムの意味を十分に理解できていないという声も多く聞かれます。本セミナーでは、機械学習やデータ解析を正しく理解・活用するために不可欠な「線形代数」を中心とした数学的基礎を、Pythonによる実装を交えながら体系的に解説します。

医薬品におけるCMC・CTD 申請の3極の記載レベルの差を踏まえた日本申請用CTD