课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-driven-astronomy
在现代科学研究中，数据的爆炸性增长已经成为一种常态，天文学正处于这一潮流的前沿。随着现代望远镜的不断进步，每次观测所产生的数据量可以达到TB级别，模拟可观测宇宙所需的计算也把超级计算机推向了极限。因此，科学家们需要具备计算思维，以有效分析和解决数据相关的问题。Coursera推出的《数据驱动的天文学》课程正是为此而设计，帮助学员掌握处理大数据集的各种挑战。
课程的结构非常合理，分为多个模块，让学员逐步深入理解各个方面的内容。在“关于数据的思考”模块中，学员将学习如何应用计算思维，并通过示例（如计算一组射电天文学图像的中位数和均值）来理解处理大数据所面临的挑战。
而“让大数据变得更快”模块，则为学员提供了关于算法扩展性的深入分析。随着数据集的增大，一些算法可能会变得非常缓慢，课程将通过交叉匹配天文学目录的实例来探讨该问题的解决方案。
“查询您的数据”模块引导学员学习SQL，这是一种常用的数据库查询语言。学员将通过查询NASA外行星数据库，研究其他太阳系中行星的宜居性，培养其实际应用能力。
在“管理您的数据”模块中，课程讲解了建立数据库的基本原则，如何设置新表，并结合Python与SQL的优势，探讨这些工具在恒星星团研究中的应用。这对需要管理和优化数据的研究者来说，是一项重要技能。
最后两个模块“通过数据学习：回归”和“通过数据学习：分类”则让学员接触到机器学习的基本概念。在这些模块中，学员将通过决策树和随机森林算法进行分类任务，加深对机器学习的理解。
总之，《数据驱动的天文学》课程不仅深入浅出地讲解了大数据处理的核心知识，还结合了实际的天文学案例，具有很高的实用价值。对于希望在科学领域，尤其是天文学中，运用数据的方法论的学习者来说，这是一个值得参加的课程。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-driven-astronomy