课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-driven-astronomy
在当今科学界，数据正以惊人的速度增长，天文学则处于这种变革的最前沿。为了应对这一挑战，Coursera平台上有一门极具启发性的课程——”数据驱动的天文学”。这门课程旨在帮助学生有效地处理和分析巨大的数据集，对计算思维有更深入的理解。
### 课程概述
该课程通过多个模块，深入探讨了如何从海量的数据中提取有价值的信息。课程开始供学生们理解”关于数据的思考”，探讨大数据带来的挑战，特别是如何使用计算方法解决实际问题。接下来的模块通过具体的实例，例如无线电天文学图像的均值和中位数计算，揭示了在处理大数据集时可能遇到的问题。
### 课程大纲简介
1. **关于数据的思考**：初步介绍计算思维，使用数据示例说明简单问题变得复杂的原因。
2. **大数据使事情变得缓慢**：探索算法的可扩展性，通过交叉匹配星表的例子展示如何提高性能。
3. **查询数据**：介绍SQL语言，通过查询NASA外星行星数据库来研究其他太阳系的行星适居性。
4. **管理数据**：学习如何设置数据库，结合Python和SQL来高效处理数据。
5. **从数据中学习：回归**：介绍机器学习的基本方法，利用决策树对遥远星系的红移进行计算。
6. **从数据中学习：分类**：探索决策树分类器的局限性，学习利用随机森林算法对星系图像进行分类。
### 总结与推荐
“数据驱动的天文学”不仅为学生提供了处理天文学数据的实践技能，同时也培养了数据科学的基本思维方法。如果你对天文学和数据科学都感兴趣，这门课程将是一个极好的选择。无论是学生还是专业人士，都能从中获取到丰富的知识和技术应用。
在课程学习中，你将接触到最新的理论和工具，尤其是在机器学习和数据库管理方面。学习之后，除了能提升自身的数据分析能力外，你还可以在职业生涯中更进一步，进入不断发展的科学领域。强烈推荐大家参加这门课程，开启你的数据天文学之旅！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-driven-astronomy