La science connaît une explosion des données, et l'astronomie en est le fer de lance. Les télescopes modernes produisent des téraoctets de données par observation, et les simulations nécessaires pour modéliser notre univers observable poussent les superordinateurs à leurs limites. Pour analyser ces données, les scientifiques doivent être capables de penser en termes de calcul pour résoudre les problèmes. Dans ce cours, vous étudierez les défis liés au travail avec de grands ensembles de données : comment mettre en œuvre des algorithmes qui fonctionnent ; comment utiliser des bases de données pour gérer vos données ; et comment apprendre à partir de vos données avec des outils d'apprentissage automatique. L'accent est mis sur les compétences pratiques - toutes les activités seront réalisées en Python 3, un langage de programmation moderne utilisé en astronomie. Que vous soyez déjà un scientifique, que vous étudiiez pour le devenir ou que vous soyez simplement intéressé par le fonctionnement de l'astronomie moderne, ce cours vous aidera à explorer l'astronomie : des planètes aux pulsars en passant par les trous noirs. Déroulement du cours : Semaine 1 : Penser aux données - Principes de la pensée computationnelle - Découvrir les pulsars dans les images radio Semaine 2 : Le big data rend les choses lentes - Comment calculer la complexité temporelle des algorithmes - Explorer les trous noirs au centre des galaxies massives Semaine 3 : Interroger les données à l'aide de SQL - Comment utiliser les bases de données pour analyser vos données - Rechercher des exoplanètes dans d'autres systèmes solaires Semaine 4 : Gérer vos données - Comment configurer des bases de données pour gérer vos données - Explorer le cycle de vie des étoiles dans notre galaxie Semaine 5 : Apprendre à partir de données : régression - Utiliser des outils d'apprentissage automatique pour étudier vos données - Calculer les décalages vers le rouge de galaxies lointaines Semaine 6 : Apprendre à partir de données : classification - Utiliser des outils d'apprentissage automatique pour classifier vos données - Étudier différents types de galaxies Chaque semaine comportera également un entretien avec un expert en astronomie basée sur les données. Notez que des connaissances en Python sont supposées, y compris les variables, les structures de contrôle, les structures de données, les fonctions et le travail avec les fichiers.
L'astronomie guidée par les données
Enseigné en Anglais
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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
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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
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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
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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
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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 quiz2 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
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Foire Aux Questions
Nous supposons que vous êtes familier avec la programmation de base dans un langage de programmation moderne, y compris les variables, les structures de contrôle, les structures de données, les fonctions et le travail avec les fichiers. Dans ce cours, nous utiliserons Python 3.
Nous vous présenterons tous les exemples et nous vous apporterons une aide précieuse, alors n'hésitez pas à vous lancer. Si vous n'avez pas programmé depuis un certain temps, vous voudrez peut-être vous rafraîchir la mémoire avant de commencer.
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