プログラミングコース ／ データサイエンス
マイクラの世界を、
データで読み解く。
ブロックの分布、農場の収穫、釣りの確率、地形の高さ。マイクラの中には、データがあふれています。
Python でそれを集めて、分析して、結論を出す。マイクラという世界まるごとを実験場にした、データサイエンスのカリキュラムです。
WHY DATA SCIENCE
データサイエンスの「本物の流れ」を、子どものうちに。
データサイエンスは、ただグラフを描くことではありません。問いを立て、データを集め、可視化し、結論を出す。このサイクルを自分で回せることが本質です。
でも、子どもにとって「表計算ソフトの数字」は退屈です。だから 8x9東京は、子どもが夢中になれるマイクラの世界を実験場にしました。
自分で建てた農場、自分で釣った魚、自分が歩いた地形。自分ごとのデータだから、分析したくなるのです。
データは自分で集める
用意された表ではなく、マイクラの中でペットやプログラムを動かして、自分の手でデータを集めます。
プロと同じ道具
Google Colab・pandas・matplotlib など、実際のデータ分析の現場で使われている道具をそのまま使います。
レポートで伝える
分析して終わりではなく、グラフ付きのレポートにまとめ、最後は自分で立てた問いの答えを発表します。
FROM THE TEXTBOOK
実際の教材から
Google Colab で Python を書き、マイクラの世界からデータを集めて分析します。
def survey_area(size=7):
blocks = []
for x in range(-size // 2, size // 2 + 1):
for z in range(-size // 2, size // 2 + 1):
loc = LocationFactory.local(x, -1, z)
block = entity.inspect_at(loc)
blocks.append(block.name)
return Counter(blocks)
counts_a = survey_area(7)
entity.forward(30)
counts_b = survey_area(7)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 5))
ranking_a = counts_a.most_common(5)
axes[0].bar([r[0] for r in ranking_a], [r[1] for r in ranking_a])
axes[0].set_title("Area A")
ranking_b = counts_b.most_common(5)
axes[1].bar([r[0] for r in ranking_b], [r[1] for r in ranking_b])
axes[1].set_title("Area B")2つの場所を調べて、グラフで比べる
ペットの足もとのブロックを 7×7 マス調べて数え、30 ブロック先でも同じように調べます。多かったブロックの上位5つを棒グラフにして、2つの場所のちがいを読み取ります。
集めるのも、数えるのも、グラフにするのも、すべて自分のコードです。
CURRICULUM ／ Python
データサイエンティストへの道
— 20ステップで、問いを立てて答えを出す。
Google Colab で Python を書き、hackCraft2 でマイクラの世界とつながります。
ブロックの数を数え、農場の収穫を記録し、地形をスキャンし、釣りの結果から確率を計算する。マイクラの世界そのものがデータです。
pandas・matplotlib など、データサイエンティストが実際に使う道具で分析し、レポートにまとめます。
Python で動かす
ステップ 1〜5- 01Pythonで動かそう基本
Google Colab から Python でペットに命令。Scratch との対応を見ながら
- 03リストで建築リスト
データのリストで、カラフルな壁やドット絵を建てる
- 04データを絞って並べようデータ加工
リスト内包表記で、データを一行で加工する
データ分析のサイクル
ステップ 6〜10- 06辞書でブロック調査集計
ブロック国勢調査。辞書と Counter で集計する
- 07はじめてのデータ分析可視化
matplotlib でグラフに。「疑問 → 収集 → 可視化 → 結論」を体験
- 09農場実験レポートpandas
自動農場のデータを pandas で分析し、グラフ付きのレポートに
- 10釣りの確率実験確率
釣りのデータをリアルタイムで集め、確率を計算する
空間と数学
ステップ 11〜14- 12座標と数学三角関数
sin と cos で、円形の建築と螺旋階段をつくる
- 13地形スキャン2次元データ
まわりの地形をデータ化し、2D マップとして可視化する
- 14バイオーム判定器特徴量
ブロック分布の特徴量から、バイオームを判定する
画像と確率
ステップ 15〜17- 15ドット絵を建てよう画像
画像をピクセルごとにブロックに変換して、巨大ドット絵に
- 16画像を加工しよう画像処理
画像フィルターを自分でプログラムする
- 17ランダム建築と確率シミュレーション
モンテカルロ法で、円周率を計算する
自分の問いに答える
ステップ 18〜20- 18データ分析チャレンジ分析
自分で問いを立て、収集・分析・結論までを自力で回す
- 19AIペットを作ろうAI
LLM の API を使って、ペットに AI の頭脳を載せる
- 20総合プロジェクト + 発表総合
学んだ技術を組み合わせ、自由テーマで完成・発表
IN THE REAL WORLD
この力が、使われている場所
データを集めて、数えて、比べて、結論を出す。その流れは、さまざまな仕事で使われています。
天気予報
各地で観測したデータを集めて分析し、明日の天気を予測しています。
スポーツの分析
選手の動きや試合の記録を数字で見て、作戦や練習に生かしています。
通販や動画サイトの「おすすめ」
見たもの・買ったもののデータから、好きそうなものを予測して表示しています。
科学の研究や実験
実験の結果を記録し、グラフで比べて結論を出す。農場実験レポートと同じ流れです。
OTHER TRACKS
プログラミングコースの、ほかの道
プログラミングコースには、興味に合わせて選べる4つの道があります。どの道から始めるかは、体験レッスンでお子さまの様子を見ながらご相談ください。
FOR PARENTS
保護者の方へ
Python ははじめてでも大丈夫ですか？
はい。最初のステップでは Scratch のブロックと Python の書き方を見比べながら進めます。Scratch などのブロックプログラミングの経験があると、スムーズに始められます。
数学が苦手でもついていけますか？
平均・割合・確率・座標などを扱いますが、すべてマイクラの中の具体的な題材から入ります。「数式を覚える」のではなく「データから何がわかるか」を考えることを大切にしています。
どのコースで受けられますか？
プログラミングコース（小学校高学年〜・月2回・90分）で取り組みます。どの道から始めるか、どこまで進むかは、お子さまの興味と進み具合に合わせて講師と決めていきます。まずは無料体験レッスンでご相談ください。