Datengesteuerte Astronomie | Das Universitätsnetzwerk

Beschreibung

Die Wissenschaft erlebt eine Datenexplosion und die Astronomie ist der Vorreiter. Moderne Teleskope produzieren Terabytes an Daten pro Beobachtung, und die Simulationen, die zur Modellierung unseres beobachtbaren Universums erforderlich sind, bringen Supercomputer an ihre Grenzen. Um diese Daten zu analysieren, müssen Wissenschaftler in der Lage sein, rechnerisch zu denken und Probleme zu lösen. In diesem Kurs untersuchen Sie die Herausforderungen bei der Arbeit mit großen Datenmengen: wie Sie funktionierende Algorithmen implementieren; wie Sie Datenbanken zur Verwaltung Ihrer Daten nutzen; und wie Sie mit maschinellen Lerntools aus Ihren Daten lernen. Der Schwerpunkt liegt auf praktischen Fähigkeiten – alle Aktivitäten werden in Python 3 durchgeführt, einer modernen Programmiersprache, die in der gesamten Astronomie verwendet wird.

Unabhängig davon, ob Sie bereits Wissenschaftler sind, eine Ausbildung dazu absolvieren oder einfach nur daran interessiert sind, wie die moderne Astronomie „unter der Haube“ funktioniert, hilft Ihnen dieser Kurs dabei, die Astronomie zu erkunden: von Planeten über Pulsare bis hin zu Schwarzen Löchern.

Kursbeschreibung:
Woche 1: Nachdenken über Daten
– Prinzipien des rechnerischen Denkens
– Entdeckung von Pulsaren in Radiobildern

Woche 2: Big Data macht die Dinge langsamer
– Wie man die zeitliche Komplexität von Algorithmen ermittelt
– Erforschung der Schwarzen Löcher in den Zentren massereicher Galaxien

Woche 3: Daten mit SQL abfragen
– Wie Sie Datenbanken zur Analyse Ihrer Daten nutzen
– Untersuchung von Exoplaneten in anderen Sonnensystemen

Woche 4: Verwalten Sie Ihre Daten
– So richten Sie Datenbanken zur Verwaltung Ihrer Daten ein
– Erforschung des Lebenszyklus von Sternen in unserer Galaxie

Woche 5: Aus Daten lernen: Regression
– Verwendung von Tools für maschinelles Lernen zur Untersuchung Ihrer Daten
– Berechnung der Rotverschiebungen entfernter Galaxien

Woche 6: Aus Daten lernen: Klassifizierung
– Verwendung von Tools für maschinelles Lernen zur Klassifizierung Ihrer Daten
– Untersuchung verschiedener Arten von Galaxien

Jede Woche wird es außerdem ein Interview mit einem Experten für datengesteuerte Astronomie geben.

Beachten Sie, dass einige Kenntnisse in Python vorausgesetzt werden, einschließlich Variablen, Kontrollstrukturen, Datenstrukturen, Funktionen und der Arbeit mit Dateien.