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Tara Murphy +1 weiterer Dozent

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von

Data-driven Astronomy

The University of Sydney

Über diesen Kurs

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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.

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Python Programming
Machine Learning
Applied Machine Learning
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Dozenten

Dozentenbewertung

4,81/5 (397 Bewertungen)

Tara Murphy

Simon Murphy

Postdoctoral Researcher

School of Physics

30.928 Lernende

1 Kurse

von

The University of Sydney

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung98%(3,659 Bewertungen)

Woche1

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Thinking about data

4 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 30 min), 1 Lektüre, 4 Quiz

Woche2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Big data makes things slow

4 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 35 min)

Woche3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Querying your data

4 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 35 min)

Woche4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Managing your data

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 29 min)

Bewertungen

4.8

370 Bewertungen

5 stars
85,29 %
4 stars
12,95 %
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Top-Bewertungen von DATA-DRIVEN ASTRONOMY

von BF10. Aug. 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.

von YP30. Aug. 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

von UR2. März 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.

von GB21. Apr. 2017

Great and quick way to learn things. Thanks for the troubles taken to put this together. Some of the computational exercises could do with a little more clarity of language. But, overall, Great!

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Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.
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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