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estrellas
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Tara Murphy +1 instructores más

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Data-driven Astronomy

Universidad de Sidney

Acerca de este Curso

26.667 vistas recientes

Science is undergoing a data explosion, and astronomy is leading the way. Modern telescopes produce terabytes of data per observation, and the simulations required to model our observable Universe push supercomputers to their limits. To analyse this data scientists need to be able to think computationally to solve problems. In this course you will investigate the challenges of working with large datasets: how to implement algorithms that work; how to use databases to manage your data; and how to learn from your data with machine learning tools. The focus is on practical skills - all the activities will be done in Python 3, a modern programming language used throughout astronomy.
Regardless of whether you’re already a scientist, studying to become one, or just interested in how modern astronomy works ‘under the bonnet’, this course will help you explore astronomy: from planets, to pulsars to black holes.

Course outline:
Week 1: Thinking about data
- Principles of computational thinking
- Discovering pulsars in radio images

Week 2: Big data makes things slow
- How to work out the time complexity of algorithms
- Exploring the black holes at the centres of massive galaxies

Week 3: Querying data using SQL
- How to use databases to analyse your data
- Investigating exoplanets in other solar systems

Week 4: Managing your data
- How to set up databases to manage your data
- Exploring the lifecycle of stars in our Galaxy

Week 5: Learning from data: regression
- Using machine learning tools to investigate your data
- Calculating the redshifts of distant galaxies

Week 6: Learning from data: classification
- Using machine learning tools to classify your data
- Investigating different types of galaxies

Each week will also have an interview with a data-driven astronomy expert.

Note that some knowledge of Python is assumed, including variables, control structures, data structures, functions, and working with files.

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Python Programming
Machine Learning
Applied Machine Learning
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Instructores

Calificación del instructor

4,81/5 (388 calificaciones)

Tara Murphy

Simon Murphy

Postdoctoral Researcher

School of Physics

30.345 alumnos

1 curso

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido98%(3,635 calificaciones)

Semana

Semana 1

4 horas para completar

Thinking about data

4 horas para completar

8 videos (Total 30 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios

Semana

Semana 2

4 horas para completar

Big data makes things slow

4 horas para completar

7 videos (Total 35 minutos)

Semana

Semana 3

4 horas para completar

Querying your data

4 horas para completar

7 videos (Total 35 minutos)

Semana

Semana 4

4 horas para completar

Managing your data

4 horas para completar

6 videos (Total 29 minutos)

Reseñas

4.8

363 reseña

5 stars
85,12 %
4 stars
13,10 %
3 stars
1,28 %
2 stars
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0,24 %

Principales reseñas sobre DATA-DRIVEN ASTRONOMY

por GM29 de jun. de 2017

Great course with a good balance of code and the rewards to be had from understanding how the code works - proved to be an excellent introduction to Astronomy and confidence builder in Python.

por YP30 de ago. de 2020

very comprehensive course, a little bit advance but in general beginner like me can catch up the course with an effort.

the improvement I gain after enroll this course is outstanding

por AO27 de ene. de 2020

Great introductory course about different real world problems faced in the field of Astornomy and how different technologies and computational solutions can be applied to them.

por AK24 de abr. de 2020

An amazing course! Was a bit challenging at first, but it didn't take long for me to get the hang of it. Was quite interesting and informative throughout. Absolutely loved it!

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Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.
What programming background is assumed?
We assume you are familiar with basic programming in a modern programming language including variables, control structures, data structures, functions, and working with files. In this course we will use Python 3.
We'll walk through all the examples and provide lots of support, so jump in and have a go. If haven't done any programming for a while, you might want to brush up before you start.

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