डेटा ड्रिवेन एस्ट्रोनॉमी - वर्चुअल कोर्स - कौरसेरा सत्यापित सूची

विज्ञान एक डेटा विस्फोट का सामना कर रहा है और खगोल विज्ञान आगे बढ़ रहा है। आधुनिक टेलीस्कोप प्रति अवलोकन डेटा के टेराबाइट्स का उत्पादन करते हैं, और हमारे अवलोकनीय ब्रह्मांड को मॉडल करने के लिए आवश्यक सिमुलेशन सुपरकंप्यूटर को उनकी सीमा तक धकेलते हैं। इस डेटा का विश्लेषण करने के लिए, वैज्ञानिकों को समस्याओं को हल करने के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से सोचने में सक्षम होना चाहिए। इस कोर्स में, आप बड़े डेटा सेट के साथ काम करने की चुनौतियों की जाँच करेंगे: काम करने वाले एल्गोरिदम को कैसे लागू करें; अपने डेटा को प्रबंधित करने के लिए डेटाबेस का उपयोग कैसे करें; और मशीन लर्निंग टूल्स के साथ अपने डेटा से कैसे सीखें। फोकस व्यावहारिक कौशल पर है: सभी गतिविधियां पायथन 3 में की जाएंगी, जो खगोल विज्ञान में उपयोग की जाने वाली एक आधुनिक प्रोग्रामिंग भाषा है। चाहे आप पहले से ही एक वैज्ञानिक हैं, एक बनने के लिए अध्ययन कर रहे हैं, या सिर्फ आधुनिक 'अंडर द हुड' खगोल विज्ञान में रुचि रखते हैं, यह पाठ्यक्रम आपको खगोल विज्ञान का पता लगाने में मदद करेगा: ग्रहों से लेकर पल्सर से लेकर ब्लैक होल तक। पाठ्यक्रम की रूपरेखा: सप्ताह 1: डेटा में सोच - कम्प्यूटेशनल सोच के सिद्धांत - रेडियो छवियों में पल्सर की खोज सप्ताह 2: बड़ा डेटा चीजों को धीमा कर देता है - एल्गोरिदम की समय जटिलता को हल करना - विशाल आकाशगंगाओं के केंद्रों में ब्लैक होल की खोज करना सप्ताह 3: क्वेरी डेटा SQL का उपयोग करना - अपने डेटा का विश्लेषण करने के लिए डेटाबेस का उपयोग कैसे करें - अन्य सौर प्रणालियों में एक्सोप्लैनेट की जांच करें सप्ताह 4: अपना डेटा प्रबंधित करें - अपने डेटा को प्रबंधित करने के लिए डेटाबेस कैसे सेट करें - हमारे गैलेक्सी सप्ताह 5 में सितारों के जीवनकाल के चक्र का अन्वेषण करें: से सीखना डेटा: प्रतिगमन - अपने डेटा की जांच करने के लिए मशीन लर्निंग टूल्स का उपयोग करना - दूर की आकाशगंगाओं की रेडशिफ्ट्स की गणना करना सप्ताह 6: डेटा से सीखना: वर्गीकरण - अपने डेटा को वर्गीकृत करने के लिए मशीन लर्निंग टूल्स का उपयोग करना - विभिन्न प्रकार की आकाशगंगाओं की जांच करना प्रत्येक सप्ताह आपके पास भी होगा एक ऍक्स्प के साथ एक साक्षात्कार डेटा-संचालित खगोल विज्ञान में एआरटीओ। ध्यान दें कि पायथन के कुछ ज्ञान को माना जाता है, जिसमें चर, नियंत्रण संरचना, डेटा संरचना, कार्य और फाइलों के साथ काम करना शामिल है।