今回ご紹介する資料はこちら

高等学校における「情報II」のための
データサイエンス・データ解析入門
https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-04.html

総務省の高校教師向け補助教材で
目次にPythonコードと
データへのリンクがある充実ぶり

第１章「はじめに」の次にある
中見出しだけで次のような内容

· データサイエンスとは
· 機械学習の基本概念
· ビッグデータ
· IoT
· AI
· ロボティクス
· 量子コンピュータ

ディープラーニングも第３章に出ます
「ニューラルネットワークの中間層を
増やしたもの」としてAlphaGoと登場します

次元の呪いなども「冷蔵庫の食材がふえると
作れる料理が増えて考えるのが大変」など
かなり身近な物事の比喩で理解させます

様々なデータサイエンスに関する事が
Excelでも使える知識などふくめて
目的毎の実現に役立つよう、解説されます

巻末にはRの代表的なライブラリの後
Pythonの代表的なライブラリも
次のように紹介されています

Pandas: SQL や R 言語のようなデータフレームの加工が可能
NumPy:行列演算用で C/C++ と Fortran で実行されるため非常に高速
Matplotlib, seaborn:グラフ描画
scikit-learn:機械学習のアルゴリズム
Chainer:深層学習のアルゴリズム
OpenCV:画像処理のアルゴリズム
※ Pythonで使うことができるパッケージ(ライブラリ)は、サイトにまとめられています。
(https://pypi.python.org/pypi)

先生が授業をつくるときの
料理の仕方にもよるでしょうが
生徒と次の世の中の発達が楽しみですね🥰