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.
от партнера
Data-driven Astronomy
Сиднейский университетОб этом курсе
Недавно просмотрено: 48,140
Карьерные результаты учащихся
32%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
23%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 24 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Русский, Английский, Испанский
Приобретаемые навыки
Python ProgrammingMachine LearningApplied Machine LearningSQL
Карьерные результаты учащихся
32%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
23%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 24 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Русский, Английский, Испанский
от партнера
Сиднейский университет
Our excellence in research and teaching makes the University of Sydney one of the top universities in Australia and highly ranked among the best universities in the world. In 2020, we were ranked second in the Times Higher Education (THE) University Impact Rankings, and first in Australia in the QS Graduate Employability Rankings.
Программа курса: что вы изучите
5 ч. на завершение
Thinking about data
This module introduces the idea of computational thinking, and how big data can make simple problems quite challenging to solve. We use the example of calculating the median and mean stack of a set of radio astronomy images to illustrate some of the issues you encounter when working with large datasets.
5 ч. на завершение
8 видео ((всего 30 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
8 видео
Course overview2мин
Pulsars3мин
Diving in: imaging stacking5мин
Challenge: the median doesn't scale2мин
The solution: improving your method3мин
Module summary1мин
Interview with Aris Karastergiou6мин
1 материал для самостоятельного изучения
Further reading10мин
1 практическое упражнение
Pulsars: test your understanding30мин
4 ч. на завершение
Big data makes things slow
In this module we explore the idea of scaling your code. Some algorithms scale well as your dataset increases, but others become impossibly slow. We look at some of the reason for this, and use the example of cross-matching astronomical catalogues to demonstrate what kind of improvements you can make.
4 ч. на завершение
7 видео ((всего 35 мин.))
7 видео
Supermassive black holes3мин
What is cross-matching?4мин
Evaluating time complexity5мин
A (much) faster algorithm6мин
Module summary2мин
Interview with Brendon Brewer8мин
1 практическое упражнение
Supermassive black holes: test your understanding30мин
4 ч. на завершение
Querying your data
Most large astronomy projects use databases to manage their data. In this module we introduce SQL - the language most commonly used to query databases. We use SQL to query the NASA Exoplanet database and investigate the habitability of planets in other solar systems.
4 ч. на завершение
7 видео ((всего 35 мин.))
7 видео
Exoplanets4мин
Querying database with SQL4мин
More advanced SQL4мин
Joining tables in SQL6мин
Module summary2мин
Interview with Jon Jenkins8мин
1 практическое упражнение
Exoplanets - test your understanding30мин
4 ч. на завершение
Managing your data
This module introduces the basic principles of setting up databases. We look at how to set up new tables, and then how to combine Python and SQL to get the best out of both approaches. We use these tools to explore the life of stars in a stellar cluster.
4 ч. на завершение
6 видео ((всего 29 мин.))
6 видео
The lifecycle of stars6мин
Setting up your own database5мин
Exploring a star cluster4мин
Module summary2мин
Interview with Emily Petroff6мин
1 практическое упражнение
Stars - test your understanding30мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе DATA-DRIVEN ASTRONOMY
от партнера HM17 сент. 2020 г.
Very Nice course, materials well explained though the programming exercises were very difficult for me, as I did not had that much in depth knowledge of python, for which I had to take additional help
от партнера SK10 сент. 2020 г.
Really amazing course! Gave me insights into how data analysis works in the field of astronomy and how one can use different machine learning techniques to classify the huge amounts of data generated.
от партнера MC28 февр. 2020 г.
Its been amazing to learn about the celestial objects, stars, galaxies. The lectures and quizzes spurred in me to explore new material online. Great hands on exercises in python and machine learning
от партнера TS14 дек. 2019 г.
This is a great course for anyone wanting to do data science with astronomical datasets. The lectures are clear and interesting and the activities are well structured. I really enjoyed this course!
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
- Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
- Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Is financial aid available?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке 'Финансовая помощь' слева под кнопкой 'Зарегистрироваться' и заполните форму. Если его примут, вы получите уведомление. Подробнее
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.
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
