The University of Sydney
L'astronomie guidée par les données
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L'astronomie guidée par les données

Tara Murphy
Simon Murphy

Instructeurs : Tara Murphy

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(1,379 avis)

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Certaines connaissances prérequises
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Apprenez à votre propre rythme
98%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : SQL
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué

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Il y a 6 modules dans ce cours

Ce module présente l'idée de la pensée computationnelle et la façon dont les grandes données peuvent rendre des problèmes simples difficiles à résoudre. Nous utilisons l'exemple du calcul de la médiane et de la pile moyenne d'un ensemble d'images de radioastronomie pour illustrer certains des problèmes que vous rencontrez lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données.

Inclus

8 vidéos1 lecture1 devoir3 éléments d'application2 sujets de discussion

Dans ce module, nous explorons l'idée de la mise à l'échelle de votre code. Certains algorithmes s'adaptent bien à l'augmentation de vos données, mais d'autres deviennent excessivement lents. Nous examinerons certaines des raisons de cette situation et utiliserons l'exemple du croisement de catalogues astronomiques pour démontrer le type d'améliorations que vous pouvez apporter.

Inclus

7 vidéos1 devoir2 éléments d'application1 sujet de discussion

La plupart des grands projets d'astronomie utilisent des bases de données pour gérer leurs données. Dans ce module, nous vous présentons SQL, le langage le plus couramment utilisé pour interroger les bases de données. Nous utilisons SQL pour interroger la base de données des exoplanètes de la NASA et étudier l'habitabilité des planètes dans d'autres systèmes solaires.

Inclus

7 vidéos1 devoir2 éléments d'application1 sujet de discussion

Ce module présente les principes de base de la mise en place de bases de données. Nous verrons comment créer de nouvelles tables, puis comment combiner Python et SQL pour tirer le meilleur parti des deux approches. Nous utilisons ces outils pour explorer la vie des étoiles dans un amas stellaire

Inclus

6 vidéos1 devoir2 éléments d'application

Ce module présente l'idée de l'apprentissage automatique. Nous examinons la méthodologie standard pour mener des expériences d'apprentissage automatique, puis nous l'appliquons au calcul des décalages vers le rouge de galaxies lointaines en utilisant des arbres de décision pour la régression.

Inclus

7 vidéos1 devoir2 éléments d'application

Dans ce dernier module, nous explorons les limites des classificateurs à base d'arbres de décision. Nous nous pencherons ensuite sur les classificateurs d'ensemble, en utilisant l'algorithme de la forêt aléatoire pour classer les images de galaxies en différents types.

Inclus

7 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application1 sujet de discussion

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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Révisé le 3 mars 2021

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Révisé le 14 déc. 2019

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Révisé le 27 janv. 2020

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