8/3-4 micro:bit夏休み体験電子工作教室＠小樽

環境観測ユニットによってデータサイエンスを学ぶ講座を開催しました。
今回はWBGTを求める難しい課題にチャレンジしてもらいました。

講座内容(予定)

・時計の作り方
・熱中症計をつくろう
・暑さ指数を求めよう
・グラフにしてみよう

▪️OTENKI Palette（お天気パレット）で使用する拡張機能
・センサー　　環境センサー（温度計、湿度計、気圧計）：[BME280]、防水温度計:[DS18B20]
・日時　　　　リアルタイムクロック:[RTC]
・出力　　　　OLED表示装置:[OLED]、７セグLED：[TM1637]
・記憶　　　　データロガー：[datalogger]

▪️暑さ指数(WBGT)とは：気温湿度輻射熱の３つを取り入れた温度の指標です

▪️データロガーとは：センサーやデータ信号をデジタル処理して、日時時刻とともに記憶する観測装置のことです。micro:bitでは本体内部のメモリを利用し、外部部品を使用せず拡張機能のみで実現します。

▪️リアルタイムクロックとは：年月や時刻を保持する機能を持つ装置のことです

「データサイエンス」とは・・・
大規模なデータセットから問題（課題）を解決する方法を見出すことで、つぎの４つのステップを統合的に行います。
１．問題の考察・検知
２．情報(データ)の収集
３．モデル作成と分析
４．問題解決と効果確認

各ステップでは具体的に次のようなことを行います。

問題の考察・検知
問題点を洗い出して、解決すべき目標値を定めます。どのような情報が必要なのか、量や期間を定めどうすれば検知できるかなどの考察を行い、解決すべき問題点や目標を定めます。
情報(データ)の収集
解析するためのデータを集めます。コンピュータを使う場合は、センサーやスイッチなどの物理センサーや、インターネット上の投稿や検索などのビックデータが対象です。エラーもあるので、これらを不備を修正し、分析のための整形も行います。プログラミングも必要になります。
モデル作成と分析
統計的手法や機械学習アルゴリズムを使用し、統計モデルを作成し問題解決のためのパターンや関係性を探し出します。必要ならば、追加のデータ収集も行います。
ここでもプログラミング技術が必要で、分析をわかりやすくするために、表やグラフなども作成します。
問題解決と効果の確認
導き出した結果から問題を解決します。このとき予測した結果と効果を確認して、相違があれば、統計モデルの見直しや予測の修正をします。

おてんきパレットは、このうち２のステップを、わかりやすく習得できるようにした教材です。