Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-driven-astronomy
우주는 우리에게 무한한 신비를 안겨주는 공간입니다. 그러나 현대 천문학은 이제 데이터의 폭발적인 증가와 직면해 있습니다. Coursera의 데이터 기반 천문학 코스는 바로 이러한 도전을 해결하기 위한 귀중한 기회를 제공합니다.
이 코스에서는 현대 망원경이 초당 테라바이트의 데이터를 생성하고, 이를 분석하기 위해서는 컴퓨터적 사고가 필수적이라는 점을 강조합니다. 과학자들은 대량의 데이터를 다루는 복잡한 문제를 해결하기 위해 알고리즘 구현, 데이터베이스 관리 그리고 기계 학습 기법 등을 다룹니다.
커리큘럼 개요
코스는 여러 모듈로 나뉘어 있으며, 각각은 데이터와 관련된 특정 문제를 다룹니다.
- 데이터에 대한 생각: 대규모의 데이터셋을 다루면서 발생하는 문제들을 이해하고, 라디오 천문학 이미지를 통해 중앙값과 평균을 계산하는 경험을 통해 컴퓨터적 사고를 소개합니다.
- 빅데이터 처리: 데이터셋이 커질수록 알고리즘의 성능이 어떻게 영향을 받는지를 탐구하며, 천문학 카탈로그의 교차 매칭을 예로 들어 더욱 효과적인 알고리즘 개선 방안을 제시합니다.
- 데이터 쿼리하기: SQL의 기초를 배우고, NASA 외계 행성 데이터베이스를 쿼리하여 다른 태양계의 행성의 거주 가능성에 대해 조사합니다.
- 데이터 관리하기: 데이터베이스 설정의 기본 원리를 배우고, Python과 SQL을 결합하여 별의 생애를 탐구하는 도구를 사용합니다.
- 데이터 학습: 회귀 분석: 기계 학습의 기초를 소개하고, 결정 트리를 통해 먼 은하의 적색편이를 계산합니다.
- 데이터 학습: 분류: 결정 트리 분류기의 한계를 짚어보고, 랜덤 포레스트 알고리즘을 통해 은하의 이미지를 다양한 유형으로 분류합니다.
이 코스는 데이터 과학에 대한 기초 지식이 있는 분들에게 특히 추천드립니다. 더 나아가, 과학적 문제를 해결하는 데 있어 컴퓨터 과학의 중요성을 이해하고 싶은 모든 이에게 필수적인 경험을 제공합니다.
지식의 기초를 쌓은 후, 여러분은 천문학 데이터의 채취, 관리 및 분석에 대한 능력을 키울 수 있습니다. 이렇게 함으로써 우리의 우주를 더욱 잘 이해하는 데 기여할 수 있습니다.
데이터 기반 천문학 코스를 통해 천문학과 데이터 과학의 접목을 경험하고 싶다면, 지금 바로 등록해보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-driven-astronomy