うめさんは、『からすのぱんやさん』の劇遊びをしましたよ☆ 今日に至るまでの、長―い取り組みの様子をご紹介~♪ なぜ「からすのぱんやさん」になったのか・・? 話は、さかのぼり・・運動会のダンス「キラキラペットボトル☆」の中に、ペットボトルを口にくわえてカラスになって飛ぶ・・という場面があって、そこからうめさんでは「からすごっこ」が大人気に。カラス語で「かーかー」・・言いながら・・・なのにカラス同士では何となく伝わるのか、ごっこが続いているところがすごい!!と感心するほどで(笑)! 《ミュージカル・アニメ》 かこさとし 『からすのパン屋さん』＆『どろぼう学校』（ＤＶＤ）. そしてもう一つ。お庭で火おこしをして、柚子湯(いただいた柚子で足湯!)をした時に、ついでに父レクで余っていた酢飯(超ロングのり巻き作りで・・)で雑炊も作って。そしてせっかく火おこしするんだから!・・と、私がたまたま研修で作って食べた"ねじねじパン"(木の棒に、ねった小麦粉を巻き付けて焼く・・)も作って!! たまたまだったのですが、そのパンをとっても喜んだ子ども達!木にこびりついたパンをいつまでもかじって(笑)・・・の姿が可笑しいやら、可愛いやら。 そこで、からす+パン=で、「からすのぱんやさん」の絵本を読んでみると、今度は"からすのパン屋さんごっこ"が始まって♪お部屋の積み木でかまどを作っ小さい積み木をパンに見立てて焼き始めて。面白かったので、次の日は"粘土"を用意してみたところ、ねりねり、こねこね・・体験も出来るし、実際にいろんな形が作れるし、大喜び! 本物のパン作りのように、「恐竜パン」「指輪パン」「からすパン」「カブトムシパン」・・色んなパンを考案。まさに「からすのぱんやさん」の絵本のように☆ そしてその粘土のパンも、積み木のかまどで焼いて、積み木でお店を作って「いらっしゃいませー!」と売り始め・・。 次の日も「またパン屋さんしたい! !」と子ども達。何日か楽しんだ頃に、お庭でやってみる?と何気に声をかけてみると、カラス達あっという間にお庭へ羽ばたいていって(笑)・・自分達でツリーハウス付近でパン作りを始め・・・。 お庭の土を使ってパン生地作り。土に水を混ぜてちょうどいい具合にこねるところが、また粘土とは違った面白さ!これもまたリアル・パン作り体験のよう☆「牛乳持ってきてー!」と水を入れたり、「いれすぎたー!チョコちょうだい!」と、粘土つちをチョコに見立てて入れてたり。茶こしで白砂をつくって「これお砂糖!」といって入れたり・・。そしてお庭の木の実や葉っぱもトッピングに使い、それらをお庭ならではの本物の道具「バット」などに並べて、ツリーハウスの縁の下をかまどに見立て焼き始めたのにはびっくり!!私の想定をはるかに超える遊び方!子どもの発想って本当にすごい!!
!という骨格が出来上がっていきました。 (よし!!くぐるの楽しんどるし、トンネルも用意してみよう!
子供に大人気の、かこさとしのミュージカルアニメDVD。保育園や幼稚園の発表会や学芸会でも子供ミュージカルや劇あそびで演じられる人気の物語『泥棒学校』と『カラスのパン屋さん』を収録。各話・約20分(全40分) からすのパンやさん いずみが森の人気のパン屋さん。とんかちパンに、カエルパン、バナナパンに恐竜パン・・・パンを作るはなんとビックリ、親子のカラス。からすのパン屋はすっかり町の人気店。子供も大人も駈け出して、 パン屋の店先は大騒ぎ! どろぼう学校 ぬき足、さし足、忍び足……山また山の村はずれ、世にもおかしな泥棒学校があるという。一生懸命がんばって、立派などろぼうになるんだぞ。とはいえ、どろぼう学校の生徒は今日も失敗、また失敗。 いったいどんな勉強してるやら?? ?
しばらくたってからです。子どもさんからいただいたはがきは全部とって、表にしてあるんですよ。なにを要求されていたか何を望んでおられるか、ということを知るために。続きのことをいろいろ考えてやってみたけど、うまくいかなくて。20年たったときに、ようやく大体この線でいこうかなと思っていたのですが、なかなか全体がまとまりません。それで、いまから10年くらいまえに、やっと全体ができたの。40年たったから、からすが40歳になったのではつまらないので、その後、どういう風に大人になっていくのか、というのを考えた。子どもさんは自分をからすに託しているのかもしれない、と思ったものですから、からすのほうの成長を、子どもさんの成長に合わせて、最後はめでたく相手をみつけて結婚式になった、というのを1羽くらいはしようと思ったのですけど、そのうちにみんなに連れ合いができちゃって。(笑) あの小さな4羽のからすだった子どもたちが結婚をするというのが、とても感慨深いです! なにか結婚というものに、かこさんの子どもたちの将来への願いが込められていますか?
来週からの面談でゆっくりお話ししましょうね~♪♪ ちゅーりん
More than 3 years have passed since last update. 覚えたことは少しでもメモしていこうと思う。 ESRI社の商用GISソフトウェアで使われる地図データ形式だが、仕様が公開されているので他のアプリケーションでもサポートしているものが多い。 シェープファイルは複数のファイルから構成される。 幾何データが格納されたメインファイル 幾何データのインデックスファイル dBASE形式で保存された属性データ 空間インデックスファイル(オプション) これらのファイルが同一ディレクトリにあってデジタル地図として機能できる。 サンプルファイルの準備 maptools の中にサンプルファイルが入っているので使用してみる。 install_maptools. R ckages ( "maptools") library ( maptools) サンプルファイルへのパスを取得。 get_path. Rで学ぶデータサイエンス 共立出版. R f <- ( "shapes/", package = "maptools") ちなみに、ここで取得したディレクトリ内を覗いてみると先程の3つのファイルが入っていることが分かる。% ls /Library/Frameworks/amework/Versions/3.
※この「プロにキク!」では、毎回その道のプロに話を聞いて、私たちエンジニアに効きそうなノウハウをシェアしていきます。 さて、今回のテーマは「 データサイエンスと機械学習 」です。単語としてよく耳にするようになりましたが、 「それを仕事にするってどういうこと?」 みたいな点は分からない人も多いのでは。 今回は、書籍 『 RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習 』 を共著で書かれた野村総合研究所のお二人に登場いただき、「データサイエンスと機械学習」の基本的な部分についてお話しを聞いていきたいと思います。 共著者の有賀友紀さん(左)と大橋俊介さん(右) ――お二人、どうぞよろしくお願いします。 有賀さん: 大橋さん: よろしくお願いします。 データサイエンスとは何なのか ――ではまず、「データサイエンス」って簡単に言うと何なんでしょうか。 有賀さん: 言葉自体は1990年代からありますが、基本的には データを扱うための統計的もしくは数理的なテクニックとその応用 、と考えていただければよいと思います。 ――言葉としてはそんな前からあったんですね。 有賀さん: ええ、ただいわゆる"バズワード"として頻繁に出てきたのは2010年以降ですね。 ――それは何が背景だったんでしょう? 有賀さん: やはり、インターネットの浸透によって 利用できるデータがものすごく増えてきた というのが大きいでしょうね。 ――インターネット上のデータが増えたからデータサイエンスが必要になったと。 有賀さん: それには、もちろんコンピュータやネットワークの性能向上も関係しています。 ――じゃあ、これから5Gとかになってくるとデータ量はもっと大きくなりますね。 有賀さん: そうですね。量も増えていますが、実は質も結構変わってきています。対象となるデータは、これまでは"集計のために作られたデータ"でしたが、最近ではSNSのデータなど "最初から集計できる綺麗な形にはなっていないもの" が増えています。 ――SNSなどの不完全で膨大なデータをどう捉えればいいのでしょうか?
一般化線形モデルは,各種の統計的方法を,回帰を拡張した統一的な枠組みのもとで扱うもので,線形重回帰,分散分析,ロジスティック回帰,対数線形モデル(分割表の分析),ポアソン回帰,ガンマ回帰などを含む。現在,さまざまな分野で広く使われ,多くの統計ソフトウェアが対応している。本書では,フリーソフトウェアであるRを利用して,一般化線形モデルの基本的な使用法を最尤法による検定や推定などを含めて解説するとともに,一般化線形モデルを実際の場面で使用する際に遭遇することの多い混合モデルやパラメトリック・ブートストラップ,擬似尤度などの手法を解説している。簡単な例題をRを用いて実際に解析しながら読んでいくことにより,尤度と最尤法の基本的な考え方を身につけることができる。また,多くの統計ソフトウェアでは対応されていない特徴をもつデータや仮説に対して,一般化線形モデルを拡張して対応する方法も解説している。
Data Scientist データサイエンティストとは 現在、情報機器やインターネットの発達により収集や蓄積が可能なデータが増大しています。データサイエンティストには明確な定義はありませんが、それらのデータを処理をするだけでなく、分析して企業や組織の意思決定に活かすことのできる専門人材であるといわれています。 米Gartner社は、国内でビッグデータ関連の雇用が36万5000人増える見込みがあるにもかかわらず、実際に雇用条件を満たせる人材は11万人程度であるため(※1)、将来約に25万人のデータサイエンティストが不足する、と予想しています。今後も企業や組織でのデータサイエンティスト人材のニーズは一層増してくると予想されています。 Udemyはオンラインラーニングで、日本のデータサイエンティスト人材の育成に貢献します。 ※1出典:IT media エンタープライズ「201x年に情報システム部門はどうするべきか?
最安値で出品されている商品 ¥1, 280 送料込み - 51% 目立った傷や汚れなし 最安値の商品を購入する 《値下げ済み:2021-04-26》 *注意* ・本書は「裁断」されており、ページが一枚ずつバラバラの状態でございます。通常の読書には適しません ・単品での値下げは一切いたしません。複数冊ご購入いただく場合は値引きをいたします(詳細はプロフィールに記載) ・プロフィールの記載を必ずご確認ください 上記をご了承のうえ、ご購入ください。 【商品の状態・備考】 ・目立った傷や汚れなし 【配送・発送について】 ゆうゆうメルカリ便、もしくはらくらくメルカリ便で発送いたします。 【梱包について】 クリーニング後、以下の順に梱包いたします。 1. OPP袋・ビニール袋 2. Rで学ぶデータサイエンス マシンラーニング. 緩衝材 3. 封筒・ダンボール 【お取り置き/専用ページについて】 商品の取り置きは一切いたしません。しかし次に該当する場合は、専用ページを作成いたします。 ・まとめ買い (注意)専用ページ作成から2日経過してもご購入いただけない場合、専用ページを取り消します。 【商品説明】 初学者がデータサイエンス分野で即戦力となる技術を身につけるための教科書・実用書。大学のデータサイエンス入門者から中級者向けに書かれている。数学的、統計的バックグランドやプログラミングスキルがなくてもゼロからプログラムを書けるよう丁寧に説明しており、機械学習の諸分野について体系的かつ広く学べる。練習問題が500問以上あるので、理解度を測りながらPythonとRの実践的な分析力、プログラミングスキルを身につけることができる。 ※より引用 #裁断済み #コンピュータ #IT #プログラミング #Python #データサイエンス ※商品の状態が「新品、未使用」「未使用に近い」「目立った傷や汚れなし」の中から、最安値の商品を表示しています
この本の概要 本書は野村総合研究所のシステムコンサルティング事業本部で実施している「アナリティクス研修」をベースにした増補改訂版で,「統計的なモデリングとは何か?」「モデルに基づく要因の分析と予測の違いとは?」「具体的なモデルの作り方」「結果を解釈する際の落とし穴の見分け方」など,ビジネスの現場感を重視した構成です。実務で遭遇するデータ品質や加工のポイント,さらにRとPythonを利用し,データからモデルを作成して結果を得るという基本的な手順を体験できます。これからデータ分析や統計解析,機械学習を学び,現場でそれらを活用したい方に最短学習コースでお届けします。 こんな方におすすめ データ分析・統計解析や機械学習について知りたい方 データサイエンティストになりたい方 本書のサンプル 本書の紙面イメージは次のとおりです。画像をクリックすることで拡大して確認することができます。