ハンズオンで学ぶフロントエンドフレームワーク(Svelte編)

タイトル: ハンズオンで学ぶフロントエンドフレームワーク(Svelte編)

日時: 2023年5月13日(土)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)
会場: オンライン(Zoom開催)

概要:JavaScriptはWebアプリケーションのフロントエンドを実装する際によく利用されています。2023年1月11日に公開されたJavaScript関連のツール等に関する調査 State of JavaScript 2022 (https://2022.stateofjs.com/ja-JP/) では、フロントエンドフレームワーク(以降、FW
)に関する最新動向を発表しており、最も利用率が高いFWはReact、最も興味が高いFWはSvelteでした。
Svelteは2016年にリリースされ、名前は認知されつつある一方で、導入事例はほとんどない状況です。Svelteではコンパイラ技術を応用することで、React等の近代的なFWと比較して、より小さいファイルサイズで、より高速に動作するWebアプリケーションを開発できます。昨年末にSvelte専用のサーバーサイドFWであるSvelteKitのバージョン1がリリースされたこともあり、今まさに注目されている新しいFWです。本講義では、各自のペースにて実際にWebアプリケーションを実装していただき、短期間でSvelteの基礎概念と使い方を習得することを目指します。
なお、本講義は二部構成の第2回であり、第1回ではReactを取り上げました。React(もしくは類するFW)をご存じの方は、第1回を受講しなくとも受講できるように設計しております。

セミナー内容:
Svelteの特徴と主要なフロントエンドフレームワークとの相違点
開発環境の構築(任意・ハンズオン)
開発環境の構築は任意であり、Webブラウザ上で開発するための環境を別途ご用意いたします。
Webアプリケーションの実装(ハンズオン)
TODOアプリ(予定)の開発を通して、Svelteの使い方を学びます。
OSSを活用して、第三者が提供するUI部品の使い方を学びます。
ローカルストレージを活用して、データの永続化方法を学びます。
LinterやFormatterを活用して、コードの品質を高める方法を学びます。
Reactのコードとの比較を通して、Svelteの優れている点を学びます。

受講対象者:

  • 開発用のパソコンを用意できる方。
  • 開発環境を構築しない場合、Webブラウザを利用できるパソコンが必要です。
  • 開発環境を構築する場合、Mac OS または Ubuntu を利用できるパソコンが必要です。Windowsユーザの方は、WSL2上にUbuntuをインストールすることを推奨します。
  • HTMLおよびJavaScriptに関する基礎的な知識がある方。
  • React(もしくは類するFW)に関する基礎的な知識がある方。

講師:坂本一憲(WillBooster株式会社 代表取締役、東京通信大学 准教授、早稲田大学 研究院客員准教授)
国立情報学研究所の助教、IT系のベンチャー企業のCTOを経て、研究成果の事業化および研究者支援のために起業。研究者・技術者・教育者・起業家の4つの顔を持つ。専門はソフトウェア工学(ソフトウェアテスト・プログラム解析)、プログラミング教育、動機づけ・行動変容。プログラミングコンテストが好きで、少なくとも年に1回はコンテスト関連のイベントに従事。早稲田大学大学院博士後期課程修了、博士(工学)。未踏スーパークリエータ。

定員: 40名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料:39,000円(消費税込み)

参加申込方法: 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。
https://ws.formzu.net/fgen/S91059831/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催: NPO法人 トップエスイー教育センター
共催:早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛:スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口: セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

ハンズオンで学ぶフロントエンドフレームワーク(React編)

タイトル: ハンズオンで学ぶフロントエンドフレームワーク(React編)

日時: 2023年4月15日(土)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)
会場: オンライン(Zoom開催)

概要:JavaScriptはWebアプリケーションのフロントエンドを実装する際によく利用されている言語です。2023年1月11日に公開されたJavaScript関連のツール等に関する調査 State of JavaScript 2022 (https://2022.stateofjs.com/ja-JP/) では、フロントエンドフレームワーク(以降、FW)に関する最新動向を発表しており、最も利用率が高いFWはReact、最も興味が高いFWはSvelteでした。
本講義では、二部構成でハンズオン形式でReactおよびSvelteを学び、FWの最新動向を理解します。第1回(4月15日)にReactを、第2回(5月13日)にSvelteを取り上げます。
Reactは2013年にリリースされ、知名度も高く、実務での導入事例も多数出ています。旧来のフロントエンド開発はjQueryによる実装が中心でしたが、コードが手続き的になり保守しにくく、また、コンポーネント化による再利用が難しいという問題がありました。一方、Reactのコードは宣言的で保守しやすく、コンポーネント化により複雑なフロントエンドを少ない工数で実装できます。本講義では、各自のペースにて実際にWebアプリケーションを実装していただき、短期間でReactの基礎概念と使い方を習得することを目指します。
なお、第2回で取り上げるSvelteは2016年にリリースされ、名前は認知されつつある一方で、導入事例はほとんどない状況です。そこで、React(やVue.js、Angular)をご存じの方はSvelteの講義だけを受講でき、フロントエンドFWに馴染みのない方は両講義を受講できるように二部構成としております。

セミナー内容:

  1. JavaScriptフロントエンドフレームワークの歴史
  2. Reactの特徴と主要なフロントエンドフレームワークとの相違点
  3. 開発環境の構築(任意・ハンズオン)
  4. 開発環境の構築は任意であり、Webブラウザ上で開発するための環境を別途ご用意いたします。
  5. Webアプリケーションの実装(ハンズオン)
  • TODOアプリ(予定)の開発を通して、Reactの使い方を学びます。
  • OSSを活用して、第三者が提供するUI部品の使い方を学びます。
  • ローカルストレージを活用して、データの永続化方法を学びます。
  • LinterやFormatterを活用して、コードの品質を高める方法を学びます。

受講対象者:

  • 開発用のパソコンを用意できる方。
  • 開発環境を構築しない場合、Webブラウザを利用できるパソコンが必要です。
  • 開発環境を構築する場合、Mac OS または Ubuntu を利用できるパソコンが必要です。Windowsユーザの方は、WSL2上にUbuntuをインストールすることを推奨します。
  • HTMLおよびJavaScriptに関する基礎的な知識がある方。

講師:坂本一憲(WillBooster株式会社 代表取締役、東京通信大学 准教授、早稲田大学 研究院客員准教授)
国立情報学研究所の助教、IT系のベンチャー企業のCTOを経て、研究成果の事業化および研究者支援のために起業。研究者・技術者・教育者・起業家の4つの顔を持つ。専門はソフトウェア工学(ソフトウェアテスト・プログラム解析)、プログラミング教育、動機づけ・行動変容。プログラミングコンテストが好きで、少なくとも年に1回はコンテスト関連のイベントに従事。早稲田大学大学院博士後期課程修了、博士(工学)。未踏スーパークリエータ。

定員: 40名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料:39,000円(消費税込み)

参加申込方法: 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。
https://ws.formzu.net/fgen/S62257772/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催: NPO法人 トップエスイー教育センター
共催:早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛:スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口: セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

ハンズオンで学ぶプライバシー保護技術入門(2022/11/19)

セミナー概要

タイトル: ハンズオンで学ぶプライバシー保護技術入門

日時: 2022年11月19日(土)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)
会場: オンライン(Zoom)

概要:機械学習技術の進展に伴い、アルゴリズムだけでなく学習に用いるデータが企業の競争力の源泉となっています。このデータの多くは個人に関するものであるため、近年のプライバシー意識の高まりや法規制の強化などにより、プライバシー保護が企業戦略において重要となっています。

そこで本講義では、プライバシーの基本を学びつつ、主要なプライバシー保護技術(Privacy Tech)について学習します。主にプライバシーの非専門家である一般的な技術者やプライバシー保護技術の初学者向けを対象とし、プライバシーの概念を学びつつ、プライバシー保護技術の中で特に注目されている、匿名化技術、秘密計算、差分プライバシーを中心に技術の基本説明から簡単な動作確認をハンズオン形式で行います。企業等においてプライバシー保護技術の導入検討ができるよう技術のポイントを学習します。

(セミナー内容)

1. プライバシー保護技術の基本

 プライバシーの権利、プライバシー保護技術の概要、個人情報保護法の関わりなどについて説明します。

2. 主要なプライバシー保護技術の詳細とハンズオン

2-1. 匿名化技術

 データから個人特定を困難にするk-匿名化技術などについて、基本を説明しつつ、SQLのDatabaseを用いた単純な匿名化処理やOSS(Open Source Software)の匿名化ツールを用いて、実際に匿名化処理やプライバシーリスクの計測などを行います。

2-2. 秘密計算

 データを秘匿したまま処理できる秘密計算技術について、基本を説明しつつ、実際のアプリケーションを想定してOSSの秘密計算ライブラリを動作させます。なお、秘密計算は、秘匿計算やMulti-Party Computationとも呼ばれます。

2-3. 差分プライバシー

 データに乱数を加えることでデータからのプライバシー侵害を困難にする指標・技術である差分プライバシーについて、基本を説明しつつ、実際にOSSライブラリを動作させます。

ハンズオンは、ご自身のPCや、Google Colabを用いたり、パブリッククラウドの無料枠(無料ではありますが、有効なクレジットカードが必要です)を用います。OSSのダウンロード手順や、パブリッククラウドの無料登録の手順などは事前にご連絡します。

また、本講義を受講される際、初歩的なPythonの文法やSQLの使い方に関する基礎知識を事前に有していることを前提とします。

講師:竹之内隆夫(プライバシーエバンジェリスト)

電機メーカーやITネット関連サービス企業の研究開発組織にて、現在に至る十数年間、セキュリティ・プライバシー技術の研究開発・事業開発に従事。プライバシー技術の実用化には法制度等の整備も必要と考え、講演や記事執筆、法学者との連携、業界団体設立など、社会実装に向けて精力的に活動。電気通信大学大学院博士後期課程修了、博士(工学)。グロービス経営大学院大学修了、経営学修士。

主な著書・記事:

「6ステップでマスターする機械学習: Pythonによる丁寧な実践ハンズオン」 (分担翻訳、共立出版、2022)

「ソフトウェア品質知識体系ガイド (第3版) -SQuBOK Guide V3-」 (分担執筆、オーム社、2020)

「「秘密計算」大解説」 (記事執筆、日経クロステック、2019)

定員: 40名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料:39,000円(消費税込み)

参加申込方法: 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。
https://ws.formzu.net/fgen/S62257772/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催: NPO法人 トップエスイー教育センター
共催:早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛:スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口: セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

ベイズ統計モデリング入門(2022/7/30)

セミナー概要

タイトル: 統計モデリング入門

日時: 2022年7月30日(土)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)
会場: オンライン(Zoom)

概要: 近年,計算機と通信技術の進歩により,いまだかつてないほどの多量のデータが取り扱える環境が整ってきました.それに伴い,機器に取り付けられたセンサーから得られるデータを解析して異常検知を行うことや,商業施設の未来の集客数を過去のデータ傾向から予測するなど,実践的なデータ解析に対する要望が高まってきています。 本セミナーでは,統計学や機械学習の初学者を対象に,ベイズ統計を用いた予測モデルの開発手法に関して解説します.Pythonによるプログラミングを用いて,様々な確率分布の使い方や統計モデルの構築方法に関して手を動かしながら実践していきます.

なお,コーディングのハンズオンはGoogle Colabを利用して行う予定ですので,参加者は各自、事前にGoogleアカウントをご用意していただく必要があります.
また,本講義を受講される際,初歩的なPythonの文法やNumpy, Matplotlibなどのライブラリの使い方に関する基礎知識を事前に有していることを前提とします.

講師:須山 敦志(データサイエンティスト)
東京工業大学情報工学科卒業.東京大学大学院情報工学研究科博士前期課程修了.
国内メーカーやUKのベンチャー企業の研究職を経て,現在はデータ解析に関するコンサルティングに従事.
ブログ「作って遊ぶ機械学習。」にて実践的な機械学習技術に関する情報を発信中.
著書:「ベイズ推論による機械学習入門」(講談社,2017),「ベイズ深層学習」(講談社,2019),「Pythonではじめるベイズ機械学習入門」(講談社,2022)

twitter ID:@sammy suyama

定員: 40名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料:39,000円(消費税込み)

参加申込方法: 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。
https://ws.formzu.net/fgen/S62257772/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催: NPO法人 トップエスイー教育センター
共催:早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛:スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口: セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

2021年度定期総会(3/25開催)

下記日程で2021年度定期総会を開催いたします。正会員の皆様には、ご出席賜わりますようにお願い申し上げます。ご案内は会員の皆様にお送りしておりますメール(件名:NPO法人トップエスイー教育センター「2021年度通常総会」開催のご案内)をご覧ください。
■日時:2022年3月25日(金) 8:30~9:00
■場所:オンライン(Zoom)

第1号議案 2020年度活動・事業報告
第2号議案 2020年度会計収支報告、監事報告
第3号議案 2021年度活動・事業計画
第4号議案 新理事候補者にともなう役員選挙

総会資料

自動化とスキルトランスファーを考慮した情報システムの構築と運用(2022/3/5)

セミナー概要

タイトル: 自動化とスキルトランスファーを考慮した情報システムの構築と運用

日時: 2022年3月5日(土)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)

会場: オンライン(Zoom)

情報システムが社会インフラとなった現在では、そのサービス品質の重要性が高まっています。情報システムの設計や構成要素である個々のソフトウェアの品質はもとより、情報システムを意図したとおりに組み上げる構築の品質やサービスを提供し続ける運用の品質も重要となっています。その一方で、経験やスキルを有したシニアエンジニアは不足しており、自動化による工数削減やエンジニアの教育に組織で取り組まないと、事業継続性が脅かされる状況となっています。

NIIクラウド運用チームが2014年から実践している情報システムの構築・運用手法「LC4RI(Literate Computing for Reproducible Infrastructure、再構築可能なインフラのための文芸的コンピューティング)」は、適度な自動化やスキルトランスファーを織り込んだ業務フローを実現します。「LC4RI」は、運用対象となる情報システムの変化に追従してメンテナンスが必要な自動化をどう扱うのか、シニアエンジニアが障害対応した際の手順をチーム内でどう共有するのか、といった問題に対応できます。

本セミナでは、「LC4RI」を使った情報システムの構築と運用を体験し、構築・運用の自動化やスキルトランスファーについてどう考えるべきかを解説します。講師はさまざまなプロジェクトにおいてLC4RIを実践し、コンサルティングも行っており、受講者の疑問や悩みについてもお答えします。

「LC4RI」の体験にあたっては、インターネット接続とwebブラウザを使用します。受講時に利用される端末で、ChromeやFirefox、Edge(Chromiumベース)の最新版の何れかで、インターネットにアクセスできるようにご準備ください。受講時に利用される端末のOSについては特に指定しません。

本セミナの受講を検討される際には、

CEDEC2019「Jupyter Notebook が変える、あなたのチームの運用作業」 https://cedil.cesa.or.jp/cedil_sessions/view/2018

Software Design 2020年5月号「Jupyter Notebook で解決するインフラ管理の手順書づくり:LC4RI―再構築可能なインフラのための文芸的コンピューティングのすすめ」

などをご参照ください。

受講対象:

以下の3点は必須となります。

・情報システムの構築・運用にエンジニアとして関わった経験がある

・Linuxをインストールしwebサーバを構築できる程度の知識がある

・現場チームの業務フローの改善に興味と権限がある

合わせて以下の知識や経験があると理解しやすくなります。

・Pythonの読み書きができる ・AWSでEC2やS3を使った経験もしくは他のクラウドサービスで同程度の経験がある

講師:

  • 長久 勝(ライフマティックス株式会社 ライフサイエンス事業部 リードエンジニア・主任研究員)

ゲームや映像配信などコンテンツ業界を中心にソフトウェア開発や情報システム構築・運用に従事した後、国立情報学研究所にてクラウド基盤構築・運用に従事。情報システムの構築・運用手法「LC4RI」の関連研究で情報処理学会2019年度山下記念研究賞。現職では官民の研究所を顧客としたライフサイエンス分野の情報システム関連業務に従事。ゲーム開発者コミュニティではNPO法人IGDA日本SIG4NG正世話人も務める。 https://researchmap.jp/mnagaku

定員: 40名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料:39,000円(消費税込み)

参加申込方法: 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。 https://ws.formzu.net/fgen/S64477897/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催: NPO法人 トップエスイー教育センター
共催:早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛:enPiT-Pro スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口: セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

機械学習を用いたAIソフトウェアの品質マネジメント(2022/1/29)

セミナー概要

タイトル: 機械学習を用いたAIソフトウェアの品質マネジメント

日時: 2022年1月29日(土)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)

会場: オンライン(Zoom)

概要: 機械学習技術、特に深層学習技術の進化により、AI(人工知能)の産業応用に向けた取り組みが盛んに行われています。しかし、機械学習を用いてシステムを構築した場合、訓練データから自動抽出したルールに従ってシステムが動作するため、品質保証に関し新たな考え方が必要となります。また、人と社会の営みにより深く踏み込むシステムが実現され、「説明可能性」や「公平性」など、「品質」として考えることが従来よりも大きく広がっています。

本セミナーでは、従来ソフトウェアの品質に携わってきた方々を対象とし、機械学習を用いたAIソフトウェアの品質に対する課題とアプローチ、最新の状況について紹介します。機械学習技術の基本を評価・品質の観点から概観しつつ、品質や契約に関するガイドラインを俯瞰することで、整理・確立が進んでいるデータやモデルの評価に対する考え方を把握します。新たな品質の観点である説明可能性や公平性についても、技術や問題の事例を通して議論します。

注:Pythonを用いた体験を行いますが、簡単なものにとどめるため、事前知識は不要です。ただし、一般のプログラミングに関する知識があると、体験内容に関する理解が深まります。この中でGoogle Colaboratoryを使用します。Googleアカウントをご準備ください。以下Webサイトにアクセスし、指示にあるように「コードの左側にある実行ボタンをクリックする」ことでプログラムコードの実行が可能であることをご確認ください。 https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb

講師:石川 冬樹(国立情報学研究所 准教授)

定員: 40名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料:39,000円(消費税込み)

参加申込方法: 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。 https://ws.formzu.net/fgen/S63115481/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催: NPO法人 トップエスイー教育センター
共催:早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛:enPiT-Pro スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口: セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

2020年度定期総会(3/29開催)

NPO法人トップエスイー教育センターは、令和3年1月より第13期目に入りました。そこで下記日程で2020年度定期総会を開催いたします。正会員の皆様には、ご出席賜わりますようにお願い申し上げます。ご案内は会員の皆様にお送りしておりますメール(件名:NPO法人トップエスイー教育センター「2020年度通常総会」開催のご案内)をご覧ください。
■日時:2021年3月29日(月) 14:30~15:00
■場所:オンライン(Zoom)


議題:

1)開会の辞
2)議長選出
3)議案
第1号議案 2020年度活動・事業報告
第2号議案 2020年度会計収支報告、監事報告
第3号議案 2021年度活動・事業計画
第4号議案 任期満了にともなう理事、監事選挙

総会資料

シミュレーションで体験するアジャイル開発(2020/3/4)

セミナー概要

タイトル: シミュレーションで体験するアジャイル開発

日時: 2020年3月4日(水)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)

会場: 東京都新宿区早稲田町27
早稲田大学 40号館1階102 プレゼンテーションルーム
https://www.waseda.jp/inst/gcs/access/
最寄り駅: 地下鉄東京メトロ東西線早稲田駅から徒歩5分

概要: 近年,ウォータフォール型とは大きく思想の異なるアジャイル開発が広まってきています.
また,アジャイル開発の代表的なフレームワークとしてScrumも有名になりました.
しかしながら,根本とする思想が大きく異なる部分があるため,導入に時間を要したり,
導入してみたものの成果につながらなかったりすることも多いのではないでしょうか?
本セミナーでは,アジャイル開発についての初学者の方を対象として,
そもそもアジャイル開発とは何なのか,
なぜ,アジャイル開発がうまく機能するのかを解説します.
まず,アジャイル開発,そして,Scrumについての基礎知識をお伝えした上で,
ゲーム形式のシミュレーションにより,アジャイル開発の特性を体感してもらいます.

講師:土肥 拓生
東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程単位取得の上退学
電気通信大学情報システム学研究科博士課程修了, 博士(工学)
ライフマティックス株式会社CTO
国立情報学研究所 特任准教授
企業においてソフトウェア開発に従事する一方で,
TopSEプロジェクト,SmartSEプロジェクトを中心として,
アジャイル開発に関する教育にも従事.


訳書:
「アジャイルイントロダクション: Agile開発の光と影」
バートランド・メイヤー著,近代科学社 2018

定員: 20名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。

受講料:39,000円(消費税込み)

参加申込方法: 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。https://ws.formzu.net/fgen/S91047263/

本セミナーの受講にあたってPCは必要ありません

主催: NPO法人 トップエスイー教育センター
共催:早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛:enPiT-Pro スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口: セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください    

こちらのセミナーも現在受講者を募集しております。
タイトル:統計モデリング入門
日時: 2020年2月12日(水)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)
https://topse.or.jp/20200212toukei