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estrelas
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Tara Murphy +1 mais instrutores

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oferecido por

Data-driven Astronomy

Universidade de Sydney

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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.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Nível intermediário

Aprox. 24 horas para completar

Inglês

Sua empresa se beneficiaria do treinamento dos funcionários em habilidades sob demanda?

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Habilidades que você terá

Python Programming
Machine Learning
Applied Machine Learning
SQL

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Instrutores

Classificação do instrutor

4,81/5 (377 classificações)

Tara Murphy

Associate Professor

School of Physics

29.538 aprendizes

1 Curso

Simon Murphy

Postdoctoral Researcher

School of Physics

29.538 aprendizes

1 Curso

oferecido por

Universidade de Sydney

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdo98%(3,605 classificações)

Semana

Semana 1

4 horas para concluir

Thinking about data

4 horas para concluir

8 vídeos (Total 30 mín.), 1 leitura, 4 testes

Semana

Semana 2

4 horas para concluir

Big data makes things slow

4 horas para concluir

7 vídeos (Total 35 mín.)

Semana

Semana 3

4 horas para concluir

Querying your data

4 horas para concluir

7 vídeos (Total 35 mín.)

Semana

Semana 4

4 horas para concluir

Managing your data

4 horas para concluir

6 vídeos (Total 29 mín.)

Avaliações

4.8

356 avaliações

5 stars
85,14%
4 stars
13,22%
3 stars
1,14%
2 stars
0,24%
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Principais avaliações do DATA-DRIVEN ASTRONOMY

por BF10 de ago de 2019

Such a wonderful course. It had a very good mix of astronomy and computer science. The programming activities were especially good and the lectures were very informative. I highly recommend.

por AO27 de jan 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!

por UR2 de mar de 2021

I really appreciate the structure and content of this course. It gave me very good insight into data driven astronomy, programming language (Python), libraries eg NumPy and machine language.

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Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.
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.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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