加法定理と乗法定理などの確率の基礎を学ぶ。平均、メジアン、標準偏差といった基本的統計量を学ぶ。アンスコムのデータセット、ランダムウォーク、モンテカルロ法など、統計で話題になる事柄を学ぶ。ベンフォードの法則を様々な計算データで確認する。確率と統計は科学の基礎とも言えるだけでなく、実社会でも役に立つ重要な学問分野である。コンピューターを使えば効率良く学習できるが、そのような機会はなかなか無い。ここでは、Pythonを使って基本的な確率・統計の考え方を理解するとともに、実際に確率・統計の計算ができるようにする。■育成したい思考力ロジカルシンキングクリティカルシンキング。基本的な考え方を理解している。データを使って基本的統計量を算出してみる。3アンスコムデータを以下からダウンロードします。■単元の学習目標ベイズ統計、特にベイズの定理を理解する。ベイズ的意思決定、ベイズ更新、ベイズフィルターなどが実際に役立つことを理解する。■テーマ選定の理由ベイズ統計学は実社会の広い分野で応用が効くことから、脚光を浴びており、実際に様々な分野で活用されている。多くの生徒はベイズ統計学について、きちんと学ぶ機会が少ない。ここでは、基本となる定理とその様々な応用を見ていく。■育成したい思考力ロジカルシンキングクリティカルシンキング。■評価計画ベイズの定理を理解して、使うことができる。ベイズ的意思決定について理解している。ベイズ更新について理解している。ベイズフィルターについて理解している。■応用・発展ベイズ統計学についてさらに自分で調べてみる。■単元の学習目標タイタニック号の乗船者のデータから情報を導き出す。関連姓などを導き出し、新たな価値をもたらすデータサイエンスの分野が注目を浴びている。実際のデータから情報を導き出す経験は将来役に立つと期待される。データを使って、そこから意味のある情報を引き出してみる。9乗船者データを以下からダウンロードします。■単元の学習目標AIの初歩として回帰、分類、クラスタリングについて学ぶ。■テーマ選定の理由AIが様々な分野で活用されるようになってくると、その中の仕組みをある程度は知っておいた方が良いと考えられる。多くの生徒にとって、その機会は少ない。ここでは、AIの初歩的なテーマとして、回帰、分類、クラスタリングの3つに焦点を当て、その原理を学び仕組みを理解する。回帰について理解している。分類について理解している。クラスタリングについて理解している。■応用・発展ディープラーニングなどのAIの最先端技術について調べてみる。10回帰用データの作成プログラムを以下からダウンロードします。11分類用データの作成プログラムを以下からダウンロードします。macOSをCatalinaにアップグレードしたら2020.01.132020.01.14おめでとう!ゴールドアワード受賞。macOSをCatalinaにアップグレードしたら2020.01.132020.01.14おめでとう!ゴールドアワード受賞。アーカイブ2020年2月2020年1月2019年12月2019年11月2019年10月2019年9月2019年8月2019年7月2019年6月2019年5月2019年4月2019年3月2019年2月2019年1月2018年4月2018年3月2018年2月2018年1月2017年12月2017年3月2017年2月2016年9月2016年8月2016年7月2016年4月2016年3月2015年6月2015年3月2014年7月2014年4月2014年3。