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鉱物の外観や物理的・化学的性質を調べるための実験用材料です。

化石標本(動物化石・植物化石)の中でも代表的な化石を選びました。 自然化石のため、寸法は若干異なります。

紫色がとても美しい鉱物です。 マグマに含まれる珪酸(ガラス等の原料)が結晶化する際に微量の鉄イオンを取り、紫色を発色しています。

火成岩や火山灰に含まれるおもな鉱物の実標本を名称や色等で比較し示しています。紙箱(195×145×30mm)入です。

代表的な岩石を集めた入門セットです。

鉄と硫黄からなる硫化鉱物の一種です。 半導体性があり、近年では高性能な薄膜太陽電池の材料として注目されています。

地層の時代を推定する示準化石6種類をセットしました。 地層年代表のイラスト付で化石のイメージを分かりやすく表記しています。

最高峰とされる”鳩の血色(ピジョンブラッド)”をしたルビーです。ブラックライトで鮮やかな赤色に発色します。

小さな鉱物の収納に適した標本ケースです。 ホコリが付かず、ケースのままで観察することができます。 標本によりマットの色を選べます。

透明度が高く、内容が一目瞭然。大きさのバリエーションが豊富ですから、試料・標本・部品などの保管に最適です。

化石標本(動物化石・植物化石)の中でも代表的な化石を選びました。 自然化石のため、寸法は若干異なります。

型取りに適した形の良い化石です。寸法は自然化石のため、若干異なります。

加熱すると燐光を出すことから名づけられた蛍石は、ブラックライトで蛍光を示すものもあります。

マグネシウムや鉄のネソケイ酸塩鉱物です。

へき開の観察に適した小さな方解石です。 30個入で、生徒に配ることができます。

先カンブリア時代から新生代までの代表的な実物化石12点を集めた、直接手に取って観察できる化石標本です。 箱のフタ裏部分に解説が付いています。

データ分析の標準ステップ「CRISP‐DM」に準拠したプロセスで学ぶ。身近なオープンデータを対象に、実感しながらデータ分析に取り組む。データの「理解」「準備」のステップでは、Tableauのツールで楽をすることも覚える。Pythonとの連携に触れ、本格的な「データサイエンス」に一歩踏み込む。BIツール「Tableau」でビジュアルなデータ分析を楽しみながら、「可視化」を超えて、データサイエンスの世界へステップアップ! 第1章Tableau「で」始めるデータサイエンスとは?(データサイエンスって何だろう?；データサイエンスのプロセスサイクルとTableauプロダクトほか)； 第2章基礎体力編(可視化の基本；データ準備の基本ほか)； 第3章実践編：実データでデータサイエンスのサイクルを回してみる(銀行顧客の定期預金申し込みを推論してみよう!；東京23区のマンション価格を推論してみよう!ほか)； 第4章展望編(AIとBI連携の重要性；データサイエンティストを目指す次のステップとはほか)； 付録(Pythonの環境構築；TabpyServerインストール方法ほか)