Data-driven Astronomy

Visión general

La ciencia está experimentando una explosión de datos y la astronomía está liderando el camino. Los telescopios modernos producen terabytes de datos por observación, y las simulaciones necesarias para modelar nuestro Universo observable empujan a las supercomputadoras a sus límites. Para analizar estos datos, los científicos deben poder pensar de manera computacional para resolver problemas. En este curso, investigará los desafíos de trabajar con grandes conjuntos de datos: cómo implementar algoritmos que funcionen; cómo utilizar las bases de datos para gestionar sus datos; y cómo aprender de sus datos con herramientas de aprendizaje automático. La atención se centra en las habilidades prácticas: todas las actividades se realizarán en Python 3, un lenguaje de programación moderno utilizado en toda la astronomía.

Independientemente de si ya es un científico, estudia para convertirse en uno o simplemente está interesado en cómo funciona la astronomía moderna ‘bajo el capó’, este curso lo ayudará a explorar la astronomía: desde planetas hasta púlsares y agujeros negros.

Esquema del curso:
Semana 1: Pensando en los datos
– Principios del pensamiento computacional
– Descubriendo púlsares en imágenes de radio

Semana 2: Big Data ralentiza las cosas
– Cómo calcular la complejidad temporal de los algoritmos
– Explorando los agujeros negros en los centros de galaxias masivas.

Semana 3: Consulta de datos mediante SQL
– Cómo utilizar bases de datos para analizar sus datos
– Investigando exoplanetas en otros sistemas solares.

Semana 4: Gestión de sus datos
– Cómo configurar bases de datos para administrar sus datos
– Explorando el ciclo de vida de las estrellas en nuestra galaxia.

Semana 5: Aprendiendo de los datos: regresión
– Uso de herramientas de aprendizaje automático para investigar sus datos
– Cálculo de los desplazamientos al rojo de galaxias distantes

Semana 6: Aprendiendo de los datos: clasificación
– Uso de herramientas de aprendizaje automático para clasificar sus datos
– Investigando diferentes tipos de galaxias.

Cada semana también tendrá una entrevista con un experto en astronomía basado en datos.

Tenga en cuenta que se asume cierto conocimiento de Python, incluidas variables, estructuras de control, estructuras de datos, funciones y trabajo con archivos.

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