Die Wissenschaft erlebt eine Datenexplosion, und die Astronomie ist dabei führend. 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, um Probleme zu lösen. In diesem Kurs werden Sie die Herausforderungen bei der Arbeit mit großen Datensätzen untersuchen: wie Sie funktionierende Algorithmen implementieren, wie Sie Datenbanken zur Verwaltung Ihrer Daten nutzen und wie Sie mit Tools für maschinelles Lernen aus Ihren Daten lernen können. 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 absolvieren oder einfach nur daran interessiert sind, wie die moderne Astronomie "unter der Haube" funktioniert, dieser Kurs wird Ihnen helfen, die Astronomie zu erkunden: von Planeten über Pulsare bis hin zu Schwarzen Löchern. Kursübersicht: Woche 1: Über Daten nachdenken - Prinzipien des rechnergestützten Denkens - Pulsare in Radiobildern entdecken Woche 2: Große Daten machen die Dinge langsam - Wie man die Zeitkomplexität von Algorithmen berechnet - Erforschung der schwarzen Löcher in den Zentren massereicher Galaxien Woche 3: Abfragen von Daten mit SQL - Wie Sie Datenbanken zur Analyse Ihrer Daten verwenden - Untersuchung von Exoplaneten in anderen Sonnensystemen Woche 4: Verwaltung Ihrer Daten - Wie Sie Datenbanken zur Verwaltung Ihrer Daten einrichten - Erforschung des Lebenszyklus von Sternen in unserer Galaxie Woche 5: Lernen aus Daten: Regression - Einsatz von Tools für maschinelles Lernen zur Untersuchung Ihrer Daten - Berechnung der Rotverschiebung entfernter Galaxien Woche 6: Lernen aus Daten: Klassifizierung - Einsatz von Werkzeugen für maschinelles Lernen zur Klassifizierung Ihrer Daten - Untersuchung verschiedener Galaxientypen Jede Woche beinhaltet auch ein Interview mit einem Experten für datengesteuerte Astronomie. Beachten Sie, dass einige Kenntnisse in Python vorausgesetzt werden, einschließlich Variablen, Kontrollstrukturen, Datenstrukturen, Funktionen und Arbeit mit Dateien.