令和3年2月26日(金)、令和3年度(2021年度)埼玉県公立高等学校入学者選抜が実施された。埼玉県教育委員会が2021年2月22日に発表した埼玉県公立高等学校入学者選抜志願確定者数は、全日制の普通・専門・総合学科の合計で、入学許可予定者数3万6, 040人に対し、志願確定者数は3万9, 475人。倍率は1. 09倍だった。リセマムでは、スクール21の協力を得て、学力検査「 英語 」の講評を速報する。このほかの教科(全5教科)についても同様に掲載する。 <英語>講評 (スクール21 提供) 例年通りの配点、難易度でした。結果的に、過去問をしっかり勉強した受検生に有利だったと思われます。 大問1.リスニング 昨年とほぼ同じ難易度でした。 大問2.語彙問題 比較的易しく、学校の勉強をしっかりやっていれば正答できる問題でした。 大問3.長文読解 昨年同様、それまでと比べて短い長文でした。 内容も読み取りやすいものだったので、受検生は取り組みやすかったと思われます。 大問4.対話文読解 3つのシチュエーションの英文ですが、書かれている英文は難しいものではなく、また設問も平易でした。受検生にとっては解きやすかったのではないでしょうか。 -- このレポートは令和3年2月26日(金)に速報としてスクール21により作成されたもの。 協力:スクール21 《編集部》 この記事はいかがでしたか? 【注目の記事】 関連リンク スクール21 高校受験2021 都道府県別公立高校入試(問題・正答) 都道府県別 全国高校偏差値一覧 埼玉県:令和3年度埼玉県公立高等学校入学者選抜に関する情報 特集 高校受験・埼玉県 高校受験 中学生 教育・受験 トピックス 編集部おすすめの記事 【高校受験2021】埼玉県公立高入試<社会>講評…定番な問題が多かった 2021. 令和3年度埼玉県公立入試平均点 ～前年よりやや上昇～ | まさおネット. 2. 26 Fri 18:16 【高校受験2021】埼玉県公立高入試<国語>講評…全体的に易化 2021. 26 Fri 14:43 【高校受験2021】スクール21、中学生のためのオンライン入試分析報告会3月 2021. 24 Wed 16:15 【高校受験2021】埼玉県公立高校入試のコロナ対応と人気難関校確定出願倍率 2021. 24 Wed 16:45 【高校受験2021】埼玉県公立高、一般選抜の志願状況(確定)大宮(理数)2. 35倍 2021.
埼玉県は2021年4月22日、2021年度(令和3年度)埼玉県公立高等学校入学者選抜の実施状況を公表した。全日制の課程全体の競争率は1. 13倍。学力検査問題の各教科の平均点は、国語68. 7点、数学62. 2点等。学校選択問題の平均点は、数学56. 0点、英語61. 6点であった。 全日制の課程 実施状況 2021年度入学者選抜は、全日制が募集人員3万6, 280人に対して3万9, 157人が受検し、うち3万4, 681人が合格(入学許可候補者)。競争率は1. 13倍だった。学科別では、理数1. 82倍、外国語1. 23倍、美術1. 23倍等が高く、普通科は1. 15倍だった。 欠員補充を実施した学校は59校で計1, 458人を募集。2020年度より実施校は20校、募集人員は678人増加した。受検した228人全員が合格している。また、不登校の生徒等を対象とした特別な選抜も実施され、405人受検したうち339人が合格した。 定時制は募集人員2, 136人に対して1, 075人が受検。合格者は1, 053人で、競争率は1. 02倍だった。 学力検査問題の受検者平均点は、各教科100点満点のところ、国語68. 7点(前年比11. 5点増)、社会62. ここに注目2021年度埼玉県高校入試（受験情報）ムーブ編集部｜詳細ページ. 6点(同7. 2点増)、数学62. 2点(同5. 7点減)、理科56. 1点増)、英語51. 4点(同0. 8点減)。難易度の高い応用的な内容を含む学校選択問題の受検者平均点は、数学56. 0点(同0. 8点増)、英語61. 6点(同2. 7点増)だった。 リセマム 畑山望 【関連記事】 【高校受験2021】埼玉県公立高入試・学校選択問題<数学>講評…難易度ともに昨年同様 【高校受験2022】埼玉県公立高入試、コロナ考慮して日程見直し…学力検査2/24 【中学受験2022】【高校受験2022】パスナビ、首都圏校の受験案内を発売 【高校受験】難関校「埼玉スーパーテスト」新小6-中2対象 【高校受験2021】埼玉県公立高、全日制は3万9, 122人が受検
写真は、2021年度(令和3年度)入試用、埼玉県公立高校入試問題です。 「令和3年度 埼玉県公立高等学校 入学者選抜実施状況」が発表されましたね。 詳しくは、埼玉県教育委員会の公式HP↓をクリック。 この中に、埼玉県公立高校入試(学力検査)の平均点があります。 毎年、4月下旬頃に発表になります。 今回は、10年分の平均点を掲載しておきます。 ◆ 2021年度(令和3年度)入試(学力検査問題) 平均点(各教科100点満点) 国語 68. 7 社会 62. 6 数学 62. 2 理科 56. 2 英語 51. 4 合計 301. 1 ◆ 2021年度(令和3年度)入試(学校選択問題) 平均点(各教科100点満点) 数学 56. 2022（R4）高校入試情報 - 公式サイト. 0 英語 61. 6 他の3教科は、学力検査問題と同じです。 2017年度(平成29年度)入試からは・・・。 数学と英語が、難易度選択制になりましたね。 学力検査問題(標準問題)と学校選択問題(応用問題)です。 2021年度(令和3年度)の入試問題は、↓をクリック。 さて、入試問題というのは、何点になるように作られているのでしょうか? 「埼玉県公立高校入試作成の実態」講演会では、以下のように言っていました。 --------------------------------------------------------------------- 1教科の平均点は、50~60点にしたい。 70点台が平均になると、上位層で差がつかなくなる恐れがある。 また、低すぎてもよくない。 --------------------------------------------------------------------- 「埼玉県公立高校入試作成の実態」講演会レポは、↓をクリック。 2021年度は、2020年度に続いて平均点が高めです。 下にある、学力検査問題5教科の平均点合計を見てもらうとわかりますが・・・。 2019年度までは、だいたい250点台~260点台が多かったのです。 それが、2020年度では、283. 8点になりました。 2021年度の学力検査問題5教科は・・・。 それを上回る301. 1点となりました。 私が知っている限りでは、過去最高です。 「しっかり勉強した人は、しっかり点数が取れる問題に」 ・・・という感じでしょうか。 ただし、学校選択問題の数学は、56.
埼玉県は2021年4月22日、2021年度(令和3年度)埼玉県公立高等学校入学者選抜の実施状況を公表した。全日制の課程全体の競争率は1. 13倍。学力検査問題の各教科の平均点は、国語68. 7点、数学62. 2点等。学校選択問題の平均点は、数学56. 0点、英語61. 6点であった。 2021年度入学者選抜は、全日制が募集人員3万6, 280人に対して3万9, 157人が受検し、うち3万4, 681人が合格(入学許可候補者)。競争率は1. 13倍だった。学科別では、理数1. 82倍、外国語1. 23倍、美術1. 23倍等が高く、普通科は1. 15倍だった。 欠員補充を実施した学校は59校で計1, 458人を募集。2020年度より実施校は20校、募集人員は678人増加した。受検した228人全員が合格している。また、不登校の生徒等を対象とした特別な選抜も実施され、405人受検したうち339人が合格した。 定時制は募集人員2, 136人に対して1, 075人が受検。合格者は1, 053人で、競争率は1. 02倍だった。 学力検査問題の受検者平均点は、各教科100点満点のところ、国語68. 7点(前年比11. 5点増)、社会62. 6点(同7. 2点増)、数学62. 2点(同5. 7点減)、理科56. 1点増)、英語51. 4点(同0. 8点減)。難易度の高い応用的な内容を含む学校選択問題の受検者平均点は、数学56. 0点(同0. 8点増)、英語61. 6点(同2. 7点増)だった。
1. データサイエンティストになるには 冒頭でも記載したとおり、データ分析のスペシャリストであるデータサイエンティストになるには、膨大な知識量と幅広いスキルを身につける必要があります。ここではまず、データサイエンティストを目指す上で身につけたほうが良い基礎的なスキルや知識、マインドセットを紹介します。 データサイエンティストに求められるスキル データサイエンティストの育成と評価構築を目的に設立された「データサイエンティスト協会」は、データサイエンティストに求められるスキルを「ビジネス力」、「データサイエンス力」、「データエンジニアリング力」の3つのカテゴリーに分けています。それぞれの定義は以下のとおりです。 ・ビジネス力…ビジネス課題とその背景を理解し、整理しながら解決に導く力 ・データサイエンス力…情報処理・人工知能・統計学など、情報科学系の知識を使いこなす力 ・データエンジニアリング力…データを意味のある形に整え、システムに実装し、その運用までをこなす力(※1) 同協会が2019年に発表した「データサイエンティストスキルリスト ver3. 01」では、データサイエンティストの業務に対する習熟度を「見習いレベル」、「独り立ちレベル」、「棟梁レベル」、「業界を代表するレベル」の4段階に分け、それぞれのレベルを目指すために必要なスキルをリストアップしています(※2)。 以下では、基礎段階に当たる「見習いレベル」に必要なスキルを「ビジネス力」、「データサイエンス力」、「データエンジニアリング力」の部類に沿っていくつか紹介します。 見習いレベルで必要なビジネス力 ・分析結果を簡潔に言語化できる論理思考力 ・円滑な情報共有ができるコミュニケーションスキル ・ドキュメンテーションスキル 見習いレベルで必要なデータサイエンス力 ・データ理解・検証スキル ・データ集計、可視化スキル ・分析設計スキル ・統計モデリングおよびモデルの評価、調整スキル 見習いレベルで必要なデータエンジニアリング力 ・アルゴリズムの開発、実装スキル ・データプレパレーションスキル ・システム開発(設計、コーディングなど)のスキル ※1 データサイエンティスト協会プレスリリース資料 (2020年6月1日アクセス) ※2 データサイエンティスト協会「データサイエンティストスキルリスト ver3.
2021年2月25日、総務省が、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」の受講者募集を開始しました。 同講座は、日本オープンオンライン教育推進協議会(JMOOC)公認の配信プラットフォーム「gacco」において、2021年5月18日から開講される予定です。2020年5月に実施した講座を再び開講するものであり、統計学の基礎やデータの見方、国際比較データを用いた分析事例、公的データの入手・利用方法等、データ分析の基本的知識を学べます。 登録料・受講料は無料であり、誰でも受講登録が可能です。 データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」の受講者募集開始(総務省, 2021/2/25) データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」(gacco) 参考: 総務省、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」を開講 Posted 2020年5月25日
すこし動画がお堅い印象のため、とっつきにくいのが難点です。 ただ、講師の先生や、テーマによってとっつきにくさのムラがありますので、「この動画は聞き続けるの厳しいなー」と思ったら、飛ばしてしまってもいいと思います。 細切れの動画になっていますので、興味のある部分だけ、とっつきやすいものだけでも十分に参考になると思います。 私も、一通り受講してみようと思いますので、気になった方はぜひ、一緒に試してみてはいかがでしょうか。 医療介護データ研究所では、データに関する話や、医療介護業界に関する話をnoteや Twitter で発信しています。ぜひフォローいただけると嬉しいです。 それではまた!
統計学概論(5月9日(火)〜12日(金) 10時〜16時 ※本年度の申し込みは終了) B.
※2 提言「ビッグデータ時代に対応する人材の育成」 平成26年(2014年)9月11日 日本学術会議 (データのじかん編集部) データ分析 「ビジネス」ランキング
5/24午前中に 経産省 統計局主催「社会人のためのデータサイエンス入門」Week1. を受講したため、そのまとめと感想について紹介します。 まずは全体の内容の紹介から。 豊富な分析事例を通じ、分析に用いる統計的な考え方やデータの見方の基本的な考え方を学びます。 Week1. 「統計データの活用」 1-1. 大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 1-2. データサイエンスと統計 1-3. 平均値の見方~分析事例①~ 1-4. M字カーブの改善効果~分析事例②~ 1-5. 普及率の地域間比較~分析事例③~ 1-6. 付加価値額と非正規職員比率の関係~分析事例④~ 1-7. 社会人のためのデータサイエンス入門Week4.最終週まとめ感想 - M_Fuji’s diary. スポーツをデータで科学する~分析事例⑤~ 1-8. 合計特殊出生率 の見方~分析事例⑥~ 1-9. 国際比較データから日本社会を読み解く~分析事例⑦~ このように事例紹介がほとんどを占めるガイダンス的な内容となっており、平均値、中央値、最頻値の違いや、 相関係数 についての説明などもある。確かに入門編であり、初心者でもわかりやすい内容になっていたと思う。 ただし、データや統計の内容としては過去の講座のものを使用していることから、若干古さを感じた(2010年のサッカーW杯の話をされても・・・)。 1-1〜1-9は全て分割された動画で構成されており、動画の再生速度も変更可能である。従って、筆者の場合には動画は1. 25〜1. 5倍で閲覧し、約2時間の学習時間で1-1〜確認テストまで完了できた。 確認テストは、選択式で1題2点、10点満点全5題の出題であった。特に難しいわけではなく、その場で問題文や選択肢をよく読み、図から解釈するような内容である。 筆者も特に問題なく解き、10点であった。 Week1. では以下の統計データ引用先を知れたことが最大の収穫かもしれない。 国連統計 OECD いずれももちろん英語のサイトであるが、最新の情報が得られることや、国際比較データを入手できることを踏まえると、今後活用してみたいサイトである。 以上がWeek1. のまとめである。 Week2. は5/27〜配信のため、 また、受講次第まとめ感想を書きたいと思います。