数据驱动的天文学课程简介与评测

10 月 11, 2024 #Coursera, #SQL, #分类算法, #回归分析, #大型数据集, #天文学, #数据科学, #数据管理, #机器学习, #计算思维

在当今数据爆炸的时代，科学界面临着前所未有的信息量，天文学正处于这一潮流的最前沿。现代望远镜每次观测都会生成数TB的数据，而为模拟可观察的宇宙所需的计算也让超级计算机达到极限。为了分析这些数据，科学家们需要具备计算思维以解决各种复杂的问题。

Coursera的《数据驱动的天文学》课程正是为了解决这一问题而设计的。该课程将带领学生深入探讨处理大型数据集的挑战，学习如何实施有效的算法，如何利用数据库来管理数据，以及如何通过机器学习从数据中获取信息。

课程内容涵盖多个模块：

1. **思考数据**：介绍计算思维以及大数据如何让简单问题变得复杂，利用射电天文学图像的均值与中值计算作为例子，展示处理大型数据集时可能遇到的问题。

2. **大数据使速度降低**：探讨代码的扩展性问题，并通过交叉匹配天文目录来展示如何改进算法性能。

3. **查询数据**：学习使用SQL语言来管理和查询数据，并结合NASA的系外行星数据库进行习性探索。

4. **管理数据**：介绍如何设置数据库新表，结合Python和SQL的优点，探索恒星在星团中的生命周期。

5. **从数据中学习：回归**：引入机器学习的思想，并运用决策树回归算法来计算遥远星系的红移。

6. **从数据中学习：分类**：探讨决策树分类器的局限性，以及使用随机森林算法将星系图像分类的过程。

总体来说，这门课程不仅提高了对大型天文学数据集的理解，还培养了学生的编程技能和数据分析能力，非常适合有志于科学研究和数据科学领域的学习者。