Modern Design of Experiments for Process Optimization
Linz, Austria ǀ June 5-6, 2019

Course overview

Find out how to make breakthrough improvements using powerful design of experiments (DOE) techniques. Learn about using factorial designs for finding which factors you need to focus on. Discover previously unknown interactions that often prove to be the key to success. Learn how to use powerful ANOVA analysis methods that give you confidence in your findings.

Who should participate in this program?

This workshop covers the practical aspects of DOE (Students may purchase the optional “DOE Simplified” book for reference.) You learn all about simple but powerful two-level factorial designs. During this introductory DOE workshop, you will discover how to effectively:

  • Understand the motivation for factorial designs
  • Implement the DOE planning process
  • Interpret analysis of variance (ANOVA)
  • Discover hidden interactions
  • Capitalize on efficient fractional designs for screening or characterization
  • Use power to properly size designs
  • Determine when to use transformations
  • Explore multilevel categoric factors
  • Set up split-plot designs
  • Follow the strategy of experimentation from screening to response surface methods

Content

Section 1 – Introduction to Factorial Design

  • Background and motivation for factorial designs
  • Factorial design planning process
  • Factorial design case study:  Microwave popcorn
    • Selecting effects – Half-Normal plot & Pareto chart
    • ANOVA & residual diagnostics
    • Main effects, interaction, contour and 3D surface plots
    • Intro to multiple-response optimization

Section 2 – Enhancements for Design and Analysis of Factorials

  • Replicated 23 full factorial case study:  Mouse-cell assay
    • Explanation of power
  • 24 full factorial exercise:  Filtration rate
  • Transformations case study: Well drilling
    • Dangers of deleting outliers
    • Details of using transformations

Section 3 – Blocking and Fractionating Factorials

  • • How to set up optimal blocking case study:  Reactor
    • Factors interacting vs three-factor interactions (3FIs)
  • How to set up fractional factorials
  • Understanding aliases
  • 25-1 fractional factorial exercise:  Soup filling variation

Section 4 – Small Factorial Designs

  • Minimum-run characterization (MR5) design: Stent
    • Dealing with a low power response
  • Minimum-run screening (MR4) design: Arc welding
  • Definitive screening (DSD) design
  • Guide to using small-run designs

Section 5 – Multilevel Categoric Design (General Factorial)

  • Multilevel categoric design with replication:  Process cheese
  • Fractionating via optimal (custom) design:  Hardwood-laminate
    • Intro to optimal (custom) design
    • Model graphs for multilevel categoric designs

Section 6 – Split-Plot Designs

  • Restricting randomization
  • Split-plot case study: DNA amplification

Section 7 – Factorial with Center Points and RSM Introduction

  • Factorial with center points: Bench reaction
  • Introducing response surface methods (RSM)
  • Augmenting to central composite design (CCD)
    • Bench reaction part 2 – augmentation

Price

Industry: € 1190
Research: € 990
Academia: € 790

Venue

Research Center for Non-Destructive Testing GmbH
Altenberger Straße 69
Science Park 2, 2. OG
Raum 0219 / 2B-19
Linz, Austria

Fragen?
Kontaktieren Sie unseren Koordinator Leslie Euceda at training@camo.com phone: +47 22 39 63 00.

 

Sign-up:

Linz, Austria ǀ Juni 5-6, 2019

 

Terms and Conditions
The course fees includes lunch, tea / coffee, course material and 30-days trial installation of The Unscrambler® and Design-Expert®. Participants are required to bring their own Laptop, organize transport to / from training venue and accommodation at their own cost. Deadline for registrations: 2 weeks before the course start.
Payments: 30 days net from date of invoice.
Cancellation: Cancellations up to 1 week prior the course start date, will be refunded with 50% of the registration fee, after this limit will not be refunded.
Substitution: The course participants may be substituted or join a later training provided that Camo is notified.

Análisis Multivariante de Datos Espectroscópicos
Madrid, España ǀ Noviembre 14-15, 2019

Contenido

El curso de Análisis Multivariante de Datos Espectroscópicos está dirigido a investigadores y analistas que trabajan con datos espectroscópicos y ya están familiarizados con métodos multivariantes comunes. El curso resulta muy adecuado para aquellos que hayan seguido el curso Camo Análisis Multivariante de Datos Nivel 1 u otro curso similar.

El curso ha sido diseñado para los siguientes perfiles:

• Implicados en Investigación & Desarollo, desarrollo de productos, optimización de procesos, seguimiento y control de calidad
• Trabajo con instrumentos espectroscópicos (NIR, FTIR, UV, UV/VIS, NMR, DAS, Raman, Espectrometría de masas) y cromatográficos (LC, CE, GC, HPLC)

No se necesita un conocimiento previo de el programa The Unscrambler® para el seguimiento de nuestros cursos.

Programa del curso

  • Introducción a la espectroscopía
  • Importación de datos de varios instrumentos y otras fuentes
  • Inspección de los datos (estadísticos, PCA)
  • Identificación de espurios
  • Métodos de pretratamiento (derivadas, corrección dispersiva, SNV, etc)
  • Calibración y predicción (PLS)
  • Datos espectroscópicos a 3 vías
  • Validación del modelo
  • Métodos de selección de longitudes de onda
  • Resolución Multivariante de Curvas (MCR)
  • Pretratamiento avanzado (Corrección dispersiva extendida/EMSC)
  • Pretratamiento automático en predicción

Precio

Industria: €990
Organizaciones de investigación sin ánimos de lucro: €790
Universidad: €690

Local

Por determinarse.

Preguntas?
Para cualquier información y preguntas, contactar a nuestra coordinadora de entrenamientos Leslie Euceda: training@camo.com, teléfono: +47 22 39 63 00.

Inscripción:

Madrid, España ǀ Noviembre 14-15, 2019
Condiciones generales:
El precio incluye coffee-break, almuerzo y el material del curso. Los asistentes deben traer consigo su propio ordenador portátil y organizar y costear alojamiento y transporte a/desde el local donde se desarrollará el curso por cuenta propia. Número mínimo de asistentes: 6 (Camo se reserva el derecho de cancelar el curso, en caso de no alcanzarse este número). Límite de tiempo para registro: 2 semanas antes del inicio del curso.
Condiciones generales de pago: a 30 días desde la fecha de la factura.
Cancelación/substitución: Cancelaciones hechas hasta 2 semanas antes del inicio del curso serán reembolsadas 50% del valor del registro. Después de este limite de cancelación no habrá reembolso. Los participantes pueden ser substituidos o transferidos a un curso posterior sin costo adicional y mediante notificación a Camo.

Análisis de Datos Multivariantes 1
Madrid, España ǀ Septiembre 12-13, 2019

Contenido

Este curso tiene un componente teórico de introducción a los métodos multivariantes y un componente práctico que enseña a los participantes a solucionar problemas y interpretar datos complejos, como por ejemplo medidas extraídas de instrumentos del infrarrojo cercano (NIR).

El curso ha sido diseñado para:

Profesionales que trabajan con instrumentos espectroscópicos (NIR, FTIR, UV, UV/VIS, NMR, DAS, Raman), instrumentos cromatográficos (LC, CE, GC, HPLC), datos de producción y datos sensoriales, de control de calidad o datos relativos a procesos de producción;

Profesionales en departamentos de Investigación & Desarrollo, optimización de procesos, control de calidad y monitorización en industrias de:

  • Petróleo
  • Bebidas
  • Alimentos
  • Química
  • Farmacia

No se necesita un conocimiento previo de el programa The Unscrambler® para el seguimiento de nuestros cursos.

Programa del curso

  • ¿Cuándo son útiles los métodos multivariantes?
  • PCA- Análisis de Componentes Principales
  • Regresión Multivariante:
    • MLR- Regresión Linear Múltiple
    • PCR- Regresión por Componentes Principales
    • PLS- Regresión por Mínimos Cuadrados Parciales
  • Recogida de datos relevantes
  • Modelización multivariante paso a paso
  • Pre-tratamiento y escalamiento
  • Detección y tratamiento de espurios
  • Calibración, Validación
  • Predicción
  • Los diferentes métodos de validación
  • Reglas básicas para el éxito del análisis de datos

Precio

Industria: €990
Organizaciones de investigación sin ánimos de lucro: €790
Universidad: €690

Local

Por determinarse.

Preguntas?
Para cualquier información y preguntas, contactar a nuestra coordinadora de entrenamientos Leslie Euceda: training@camo.com, teléfono: +47 22 39 63 00.

Inscripción:

Madrid, España ǀ Septiembre 12-13, 2019
Condiciones generales:
El precio incluye coffee-break, almuerzo y el material del curso. Los asistentes deben traer consigo su propio ordenador portátil y organizar y costear alojamiento y transporte a/desde el local donde se desarrollará el curso por cuenta propia. Número mínimo de asistentes: 6 (Camo se reserva el derecho de cancelar el curso, en caso de no alcanzarse este número). Límite de tiempo para registro: 2 semanas antes del inicio del curso.
Condiciones generales de pago: a 30 días desde la fecha de la factura.
Cancelación/substitución: Cancelaciones hechas hasta 2 semanas antes del inicio del curso serán reembolsadas 50% del valor del registro. Después de este limite de cancelación no habrá reembolso. Los participantes pueden ser substituidos o transferidos a un curso posterior sin costo adicional y mediante notificación a Camo.

Análisis Multivariante de Datos Espectroscópicos
Madrid, España ǀ Abril 25-26, 2019

Contenido

El curso de Análisis Multivariante de Datos Espectroscópicos está dirigido a investigadores y analistas que trabajan con datos espectroscópicos y ya están familiarizados con métodos multivariantes comunes. El curso resulta muy adecuado para aquellos que hayan seguido el curso Camo Análisis Multivariante de Datos Nivel 1 u otro curso similar.

El curso ha sido diseñado para los siguientes perfiles:

• Implicados en Investigación & Desarollo, desarrollo de productos, optimización de procesos, seguimiento y control de calidad
• Trabajo con instrumentos espectroscópicos (NIR, FTIR, UV, UV/VIS, NMR, DAS, Raman, Espectrometría de masas) y cromatográficos (LC, CE, GC, HPLC)

No se necesita un conocimiento previo de el programa The Unscrambler® para el seguimiento de nuestros cursos.

Programa del curso

  • Introducción a la espectroscopía
  • Importación de datos de varios instrumentos y otras fuentes
  • Inspección de los datos (estadísticos, PCA)
  • Identificación de espurios
  • Métodos de pretratamiento (derivadas, corrección dispersiva, SNV, etc)
  • Calibración y predicción (PLS)
  • Datos espectroscópicos a 3 vías
  • Validación del modelo
  • Métodos de selección de longitudes de onda
  • Resolución Multivariante de Curvas (MCR)
  • Pretratamiento avanzado (Corrección dispersiva extendida/EMSC)
  • Pretratamiento automático en predicción

Precio

Industria: €990
Organizaciones de investigación sin ánimos de lucro: €790
Universidad: €690

Local

Por determinarse.

Preguntas?
Para cualquier información y preguntas, contactar a nuestra coordinadora de entrenamientos Leslie Euceda: training@camo.com, teléfono: +47 22 39 63 00.

Inscripción:

Madrid, España ǀ Abril 25-26, 2019
Condiciones generales:
El precio incluye coffee-break, almuerzo y el material del curso. Los asistentes deben traer consigo su propio ordenador portátil y organizar y costear alojamiento y transporte a/desde el local donde se desarrollará el curso por cuenta propia. Número mínimo de asistentes: 6 (Camo se reserva el derecho de cancelar el curso, en caso de no alcanzarse este número). Límite de tiempo para registro: 2 semanas antes del inicio del curso.
Condiciones generales de pago: a 30 días desde la fecha de la factura.
Cancelación/substitución: Cancelaciones hechas hasta 2 semanas antes del inicio del curso serán reembolsadas 50% del valor del registro. Después de este limite de cancelación no habrá reembolso. Los participantes pueden ser substituidos o transferidos a un curso posterior sin costo adicional y mediante notificación a Camo.

Multivariate Datenanalyse für Einsteiger
Linz, Austria ǀ März 13-14, 2019

Kursziel

Bei der Prozessüberwachung, der Qualitätssicherung aber auch der Marktforschung werden routinemäßig große Mengen an Daten erfasst, deren Informationsgehalt häufig nur zum Teil ausgewertet wird, da sich die wichtigen Informationen oft in den Kombinationen der Daten verstecken und die traditionellen statistischen Auswertemethoden hier schnell an ihre Grenzen stoßen. Multivariate Methoden wie die PCA (Hauptkomponentenanalyse) oder die PLS (Projection to Latent Structures) können die in den Daten versteckte Information auf wenige Dimensionen reduzieren und ermöglichen damit eine einfache visuelle Darstellung und Interpretation der Daten.

Teilnehmer an unseren Kursen werden lernen, große Datensätze mit moderner multivariater Datenanalyse schnell und zuverlässig zu interpretieren. Die Kurse beinhalten neben Theorie zahlreiche Demonstrationen von Beispielen und selbständiges Bearbeiten von „real-life“ Daten, um zu lernen wie die multivariaten Methoden in der Praxis anwendbar sind. Die Übungen können auch gerne an eigenen Datensätzen mit Hilfe des Kursleiters durchgeführt werden. Unser Ziel ist es, dass Sie nach Beendigung des Kurse die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse verstehen und diese erfolgreich bei Ihrer eigenen Arbeit anwenden können.

Wer sollte teilnehmen?

Sie haben Daten – Sie brauchen Information

  • Sie sind in der Forschung & Entwicklung tätig,
  • Sie beschäftigen sich mit Produktentwicklung, Prozessoptimierung, Qualitätskontrolle und –überwachung oder Verbraucherforschung
  • Sie arbeiten mit spektroskopischen Methoden (IR, NIR,Raman, UV/VIS, NMR), spektrometrischen (MS) oder chromatographischen Daten (GC, LC, HPLC),
  • Sie wollen vorhandene Daten aus der Produktion, Forschung, Sensorik, oder Qualitätskontrolle auswerten

Zum Besuch des Kurses sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

Inhalte

  • Was ist multivariate Datenanalyse ?
    • Welche Daten eignen sich?
  • Hauptkomponentenanalyse (PCA)
    • Was sind Hauptkomponenten?
    • Bestimmen der Hauptkomponenten
    • Interpretation der Loadings und Scores
    • Benutzen der PCA zur explorativen Datenanalyse
  • Mutlivariate Regressionsmethoden
    • Multilineare Regression (MLR)
    • Hauptkomponentenregression (PCR)
    • Partial Least Squares Regression (PLS)
  • Erstellen von Kalibrationsmodellen
    • Wie validiert man multivariate Kalibrationsmodelle?
    • Interne und externe Validierung, Kreuzvalidierung
  • Verwenden der Kalibrationsmodelle
    • Vorhersage unbekannter Daten
    • Überprüfen der Kalibrationsmodelle im online Einsatz
  • Anwendungsbeispiele zur Charakterisierung und Kalibrierung

Preise

Industrie: € 1190
Forschung: € 990
Hochschulen: € 790

Veranstaltungsort

Linz Science Park
Johannes Kepler University Linz
Altenberger Straße 69
4040 Linz, Austria

Fragen?
Kontaktieren Sie unseren Koordinator Leslie Euceda at training@camo.com phone: +47 22 39 63 00.

 

Sign-up:

Linz, Austria ǀ March 13-14, 2019

 

Allgemeine Geschäftsbedingungen
Die Kursgebühr schliesst, kostenfreie 30-tägige Testinstallation des Programms The Unscrambler®, Kursmaterial, Pausengetränke und Mittagessen mit ein.
Anmeldeschluss: 7 Tage vor Kursbeginn.
Stornierungsbedingungen: Teilnahmestornierungen bis 2 Wochen vor Kursbeginn werden mit 50% der Kursgebühren erstattet. Keine Kostenerstattung bei Abmeldung binnen 2 Wochen vor Kursbeginn.

Multivariate Data Analysis – Level 2: Practical MVA
San Francisco, CA, United States ǀ December 10-11, 2019

Course Overview

For decades, multivariate data analysis (MVA) has been used by data analysts, spectroscopists, analytical chemists, process engineers and sensory scientists to find important relationships in data with multiple variables. Modelling these relationships has proven useful to solve real-world problems in fields ranging from petrochemicals and pharma to agriculture and food industry.

This course builds on concepts introduced in the Camo course Multivariate Data Analysis – Level 1. It is thus targeted to those practitioners who have a fundamental understanding of principal component analysis (PCA) and partial least squares (PLS) regression and are interested in enhancing their knowledge and skills on additional multivariate methods and practical aspects of applying multivariate models.

All course material will be supplemented with hands on practical exercises that highlight the use of the methods and tools discussed in a practical manner.

Topics include:

  • Interpreting latent variable models
  • Improving your calibration model
  • Multivariate prediction
  • Multivariate classification
  • Big or multiple data sets
  • MVA in the age of AI

Pre-requisites:

Good understanding of MVA methods in line with the Camo Multivariate Data Analysis – Level 1 course.

Practical Information

Price:
Industry: $1450
Research: $1100
Academia: $825

Venue:
To be determined.

Questions?
Contact our training coordinator Leslie Euceda at training@camo.com phone: +47 22 39 63 00.

 

Sign-up for training:

Chicago, IL, United States ǀ December 10-11, 2019

 

Terms and Conditions
The course fees includes lunch, tea / coffee, course material and 30-days trial installation of The Unscrambler. Participants are required to bring their own Laptop, organize transport to / from training venue and accommodation at their own cost. Deadline for registrations: 3 weeks before the course-start.
Payments: 30 days net from date of invoice.
Cancellation: Cancellations up to 3 weeks prior the course start date, will be refunded with 50% of the registration fee, after this limit will not be refunded.
Substitution: The course participants may be substituted or join a later training provided that Camo is notified.

Multivariate Data Analysis – Level 2: Practical MVA
Houston, TX, United States ǀ September 17-18, 2019

Course Overview

For decades, multivariate data analysis (MVA) has been used by data analysts, spectroscopists, analytical chemists, process engineers and sensory scientists to find important relationships in data with multiple variables. Modelling these relationships has proven useful to solve real-world problems in fields ranging from petrochemicals and pharma to agriculture and food industry.

This course builds on concepts introduced in the Camo course Multivariate Data Analysis – Level 1. It is thus targeted to those practitioners who have a fundamental understanding of principal component analysis (PCA) and partial least squares (PLS) regression and are interested in enhancing their knowledge and skills on additional multivariate methods and practical aspects of applying multivariate models.

All course material will be supplemented with hands on practical exercises that highlight the use of the methods and tools discussed in a practical manner.

Topics include:

  • Interpreting latent variable models
  • Improving your calibration model
  • Multivariate prediction
  • Multivariate classification
  • Big or multiple data sets
  • MVA in the age of AI

Pre-requisites:

Good understanding of MVA methods in line with the Camo Multivariate Data Analysis – Level 1 course.

Practical Information

Price:
Industry: $1450
Research: $1100
Academia: $825

Venue:
To be determined.

Questions?
Contact our training coordinator Leslie Euceda at training@camo.com phone: +47 22 39 63 00.

 

Sign-up for training:

Houston, TX, United States ǀ September 17-18, 2019

 

Terms and Conditions
The course fees includes lunch, tea / coffee, course material and 30-days trial installation of The Unscrambler. Participants are required to bring their own Laptop, organize transport to / from training venue and accommodation at their own cost. Deadline for registrations: 3 weeks before the course-start.
Payments: 30 days net from date of invoice.
Cancellation: Cancellations up to 3 weeks prior the course start date, will be refunded with 50% of the registration fee, after this limit will not be refunded.
Substitution: The course participants may be substituted or join a later training provided that Camo is notified.

Multivariate Data Analysis – Level 2: Practical MVA
Baton Rouge, LA, United States ǀ April 30-May 1, 2019

Course Overview

For decades, multivariate data analysis (MVA) has been used by data analysts, spectroscopists, analytical chemists, process engineers and sensory scientists to find important relationships in data with multiple variables. Modelling these relationships has proven useful to solve real-world problems in fields ranging from petrochemicals and pharma to agriculture and food industry.

This course builds on concepts introduced in the Camo course Multivariate Data Analysis – Level 1. It is thus targeted to those practitioners who have a fundamental understanding of principal component analysis (PCA) and partial least squares (PLS) regression and are interested in enhancing their knowledge and skills on additional multivariate methods and practical aspects of applying multivariate models.

All course material will be supplemented with hands on practical exercises that highlight the use of the methods and tools discussed in a practical manner.

Topics include:

  • Interpreting latent variable models
  • Improving your calibration model
  • Multivariate prediction
  • Multivariate classification
  • Big or multiple data sets
  • MVA in the age of AI

Pre-requisites:

Good understanding of MVA methods in line with the Camo Multivariate Data Analysis – Level 1 course.

Practical Information

Price:
Industry: $1450
Research: $1100
Academia: $825

Venue:
To be determined.

Questions?
Contact our training coordinator Leslie Euceda at training@camo.com phone: +47 22 39 63 00.

 

Sign-up for training:

Baton Rouge, LA, United States ǀ April 30-May 1, 2019

 

Terms and Conditions
The course fees includes lunch, tea / coffee, course material and 30-days trial installation of The Unscrambler. Participants are required to bring their own Laptop, organize transport to / from training venue and accommodation at their own cost. Deadline for registrations: 3 weeks before the course-start.
Payments: 30 days net from date of invoice.
Cancellation: Cancellations up to 3 weeks prior the course start date, will be refunded with 50% of the registration fee, after this limit will not be refunded.
Substitution: The course participants may be substituted or join a later training provided that Camo is notified.

Multivariate Datenanalyse für Einsteiger
Berlin, Deutschland ǀ September 23-24, 2019

Kursziel

Bei der Prozessüberwachung, der Qualitätssicherung aber auch der Marktforschung werden routinemäßig große Mengen an Daten erfasst, deren Informationsgehalt häufig nur zum Teil ausgewertet wird, da sich die wichtigen Informationen oft in den Kombinationen der Daten verstecken und die traditionellen statistischen Auswertemethoden hier schnell an ihre Grenzen stoßen. Multivariate Methoden wie die PCA (Hauptkomponentenanalyse) oder die PLS (Projection to Latent Structures) können die in den Daten versteckte Information auf wenige Dimensionen reduzieren und ermöglichen damit eine einfache visuelle Darstellung und Interpretation der Daten.

Teilnehmer an unseren Kursen werden lernen, große Datensätze mit moderner multivariater Datenanalyse schnell und zuverlässig zu interpretieren. Die Kurse beinhalten neben Theorie zahlreiche Demonstrationen von Beispielen und selbständiges Bearbeiten von „real-life“ Daten, um zu lernen wie die multivariaten Methoden in der Praxis anwendbar sind. Die Übungen können auch gerne an eigenen Datensätzen mit Hilfe des Kursleiters durchgeführt werden. Unser Ziel ist es, dass Sie nach Beendigung des Kurse die wichtigsten Methoden der multivariaten Datenanalyse verstehen und diese erfolgreich bei Ihrer eigenen Arbeit anwenden können.

Wer sollte teilnehmen?

Sie haben Daten – Sie brauchen Information

  • Sie sind in der Forschung & Entwicklung tätig,
  • Sie beschäftigen sich mit Produktentwicklung, Prozessoptimierung, Qualitätskontrolle und –überwachung oder Verbraucherforschung
  • Sie arbeiten mit spektroskopischen Methoden (IR, NIR,Raman, UV/VIS, NMR), spektrometrischen (MS) oder chromatographischen Daten (GC, LC, HPLC),
  • Sie wollen vorhandene Daten aus der Produktion, Forschung, Sensorik, oder Qualitätskontrolle auswerten

Zum Besuch des Kurses sind keine Vorkenntnisse erforderlich.

Inhalte

  • Was ist multivariate Datenanalyse ?
    • Welche Daten eignen sich?
  • Hauptkomponentenanalyse (PCA)
    • Was sind Hauptkomponenten?
    • Bestimmen der Hauptkomponenten
    • Interpretation der Loadings und Scores
    • Benutzen der PCA zur explorativen Datenanalyse
  • Mutlivariate Regressionsmethoden
    • Multilineare Regression (MLR)
    • Hauptkomponentenregression (PCR)
    • Partial Least Squares Regression (PLS)
  • Erstellen von Kalibrationsmodellen
    • Wie validiert man multivariate Kalibrationsmodelle?
    • Interne und externe Validierung, Kreuzvalidierung
  • Verwenden der Kalibrationsmodelle
    • Vorhersage unbekannter Daten
    • Überprüfen der Kalibrationsmodelle im online Einsatz
  • Anwendungsbeispiele zur Charakterisierung und Kalibrierung

Preise

Industrie: € 1190
Forschung: € 990
Hochschulen: € 790

Veranstaltungsort

Wird bekannt gegeben

Fragen?
Kontaktieren Sie unseren koordinator Leslie Euceda at training@camo.com phone: +47 22 39 63 00.

 

Sign-up:

Berlin, Deutschland ǀ September 21-22, 2019

 

Allgemeine Geschäftsbedingungen
Die Kursgebühr schliesst, kostenfreie 30-tägige Testinstallation des Programms The Unscrambler®, Kursmaterial, Pausengetränke und Mittagessen mit ein.
Anmeldeschluss: 7 Tage vor Kursbeginn.
Stornierungsbedingungen: Teilnahmestornierungen bis 2 Wochen vor Kursbeginn werden mit 50% der Kursgebühren erstattet. Keine Kostenerstattung bei Abmeldung binnen 2 Wochen vor Kursbeginn.

Multivariate Analysis of Spectroscopic Data
Brisbane, Australia ǀ April 10-12, 2019

Course Overview

The Multivariate Analysis of Spectroscopic Data training is aimed at researchers and analysts who work with spectroscopic data, and are already familiar with fundamental multivariate methods such as PCA and PLS regression.

Who should participate in this program?

The courses have been designed for individuals:

  • Involved in R&D, product development, process optimization, quality control & monitoring
  • Working with spectroscopic instruments (NIR, FTIR, UV, UV/VIS, NMR, DAS, Raman, Mass Spectroscopy) chromatography instruments (LC, GC, HPLC), production data, R&D, quality control or production processes

No prior knowledge of The Unscrambler® is required to attend our courses.

Course Details

Day1

  • Introduction to MVA application in spectroscopy
  • Data import from various instruments and other sources
  • Inspection of data (plotting, statistics, PCA)
  • Identification of outliers in PCA
  • Classification methods (SIMCA and discriminant analysis)

Day 2

  • Pretreatment methods (derivation, scatter correction, SNV, etc)
  • Calibration and prediction (PLSR)
  • Model validation
  • Outlier detection in PLS

Day 3

  • Multivariate Curve Resolution (MCR)
  • Advanced pretreatment (Extended scatter correction/EMSC)
  • Exploration of student data sets

Practical Information

Price:
Industry: AUD 1800
Research: AUD 1600
Academia: AUD 1200

Venue:
Karsten’s: Level 24
215 Adelaide Street
Brisbane
Queensland
4000
Australia

Questions?
Contact our training coordinator Leslie Euceda at training@camo.com phone: +47 22 39 63 00.

 

Sign-up for training:

Brisbane, Australia ǀ April 10-12, 2019

 

Terms and Conditions
The course fees includes lunch, tea / coffee, course material and 30-days trial installation of The Unscrambler. Participants are required to bring their own Laptop, organize transport to / from training venue and accommodation at their own cost. Deadline for registrations: 3 weeks before the course-start
Payments: 30 days net from date of invoice.
Cancellation: Cancellations up to 3 weeks prior the course start date, will be refunded with 50% of the registration fee, after this limit will not be refunded.
Substitution: The course participants may be substituted or join a later training provided that Camo is notified.