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Der virtuelle Kurs "Data-Based Astronomy - Virtual Course - Coursera" ist ein Kurs mit unterschiedlichen Inhalten und bietet Videokurse von ca. 24 Stunden bis zum Abschluss. Erkunden Sie die wesentlichen Funktionen und klicken Sie auf die orangefarbene Schaltfläche, um detaillierte Informationen zur E-Learning-Plattform von Coursera zu erhalten.
Die Wissenschaft erlebt eine Datenexplosion und die Astronomie geht voran. Moderne Teleskope produzieren Terabyte 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, um Probleme zu lösen. In diesem Kurs untersuchen Sie die Herausforderungen bei der Arbeit mit großen Datensätzen: wie man funktionierende Algorithmen implementiert; wie Sie Datenbanken verwenden, um Ihre Daten zu verwalten; und wie Sie mit Tools für maschinelles Lernen aus Ihren Daten lernen. Der Schwerpunkt liegt auf praktischen Fähigkeiten: Alle Aktivitäten werden in Python 3 durchgeführt, einer modernen Programmiersprache, die in der Astronomie verwendet wird. Egal, ob Sie bereits Wissenschaftler sind, studieren, um einer zu werden, oder einfach nur daran interessiert sind, wie moderne Astronomie „unter der Haube“ funktioniert, dieser Kurs hilft Ihnen, die Astronomie zu erforschen: von Planeten über Pulsare bis hin zu Schwarzen Löchern. Kursübersicht: Woche 1: Denken in Daten - Prinzipien des Computational Thinking - Entdeckung von Pulsaren in Radiobildern Woche 2: Big Data verlangsamt die Dinge - Auflösung der Zeitkomplexität von Algorithmen - Erforschung schwarzer Löcher in den Zentren massereicher Galaxien Woche 3: Abfrage von Daten Verwendung von SQL - So verwenden Sie Datenbanken zur Analyse Ihrer Daten - Untersuchen Sie Exoplaneten in anderen Sonnensystemen Woche 4: Verwalten Sie Ihre Daten - So richten Sie Datenbanken zum Verwalten Ihrer Daten ein - Erkunden Sie den Lebenszyklus von Sternen in unserer Galaxie Woche 5: Lernen von die Daten: Regression - Untersuchen Sie Ihre Daten mit Tools für maschinelles Lernen - Berechnen der Rotverschiebung entfernter Galaxien Woche 6: Lernen aus den Daten: Klassifikation - Verwenden Sie Tools für maschinelles Lernen, um Ihre Daten zu klassifizieren - Untersuchen Sie verschiedene Arten von Galaxien Jede Woche haben Sie auch ein Interview mit einem exp erto in der datengetriebenen Astronomie. Beachten Sie, dass einige Python-Kenntnisse vorausgesetzt werden, einschließlich Variablen, Kontrollstrukturen, Datenstrukturen, Funktionen und Arbeiten mit Dateien.
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