Astronomia basata sui dati | La rete universitaria

Descrizione

La scienza sta subendo un'esplosione di dati e l'astronomia sta aprendo la strada. I moderni telescopi producono terabyte di dati per osservazione e le simulazioni necessarie per modellare il nostro universo osservabile spingono i supercomputer ai loro limiti. Per analizzare questi dati, gli scienziati devono essere in grado di pensare in modo computazionale per risolvere i problemi. In questo corso analizzerai le sfide legate al lavoro con grandi set di dati: come implementare algoritmi che funzionano; come utilizzare i database per gestire i tuoi dati; e come imparare dai dati con strumenti di machine learning. L'attenzione si concentra sulle abilità pratiche: tutte le attività saranno svolte in Python 3, un moderno linguaggio di programmazione utilizzato in tutta l'astronomia.

Indipendentemente dal fatto che tu sia già uno scienziato, che studi per diventare uno, o semplicemente interessato a come l'astronomia moderna funziona "sotto il cofano", questo corso ti aiuterà a esplorare l'astronomia: dai pianeti, dalle pulsar ai buchi neri.

Struttura del corso:
Settimana 1: pensare ai dati
- Principi del pensiero computazionale
- Alla scoperta di pulsar nelle immagini radio

Settimana 2: i big data rallentano le cose
- Come calcolare la complessità temporale degli algoritmi
- Esplorare i buchi neri al centro di enormi galassie

Settimana 3: query di dati tramite SQL
- Come utilizzare i database per analizzare i dati
- Investigare esopianeti in altri sistemi solari

Settimana 4: gestione dei dati
- Come impostare database per gestire i tuoi dati
- Esplorando il ciclo di vita delle stelle nella nostra galassia

Settimana 5: Imparare dai dati: regressione
- Utilizzo di strumenti di apprendimento automatico per analizzare i dati
- Calcolo del redshift di galassie lontane

Settimana 6: Imparare dai dati: classificazione
- Utilizzo di strumenti di apprendimento automatico per classificare i dati
- Indagare su diversi tipi di galassie

Ogni settimana avrà anche un'intervista con un esperto di astronomia basato sui dati.

Si noti che si presume una certa conoscenza di Python, comprese variabili, strutture di controllo, strutture di dati, funzioni e utilizzo dei file.