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課程名稱 |
天文數據分析
Data Analysis in Astronomy |
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開課學期 |
111-1 |
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授課對象 |
理學院 天文物理研究所 |
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授課教師 |
藍鼎文 |
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課號 |
AsPhys7021 |
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課程識別碼 |
244 M1220 |
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班次 |
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學分 |
3.0 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
星期二2,3,4(9:10~12:10) |
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上課地點 |
天數812 |
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備註 |
總人數上限：15人 |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
在過去二十年當中，伴隨著科技的進步，人類文明已邁進大數據時代，天文學研究亦是如此。觀測巡天計畫和大型物理模擬產生數以百萬比數據，供全世界所有人自由下載分析與探索。在此天文大數據時代，擁有能分析海量數據並從中萃取出全新的科學結果的能力，將是不可或缺。
此課程目標讓學生具備分析大數據的能力。我們將學習相關統計知識及各種數據分析的技術，包含機器學習，並將這些技術實際運用在天文數據當中。同時，我們將閱讀相關文獻並討論科學家是如何運用這些技術，以取得全新的科學結果。 |
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課程目標 |
透過本課程，學生可
1. 具備從事天文研究和數據科學工作所需的基礎統計知識。
2. 了解並運用數據分析的各種技術，包含誤差計算、相關性係數、回歸曲線、數據視覺化、數據降維分析、機器學習、神經網路等。
3. 擁有分析天文大數據的實作經驗。
4. 透過天文數據分析，學習最新的天文研究結果。
5. 判斷科學文獻中數據分析結果的可靠性。
6. 熟習並能應用科學方法及獨立思考推論，培養邏輯論述的能力。 |
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課程要求 |
本課程將使用python，無python使用經驗可修習本課，然而擁有使用python經驗會較為容易上手。本課程第一週課程內容會包含基本的python使用。預期同學在課後花時間練習並熟悉相關的程式。
學生要搜尋一個天文課題及相關數據，並運用所學的分析技術，解決一科學問題，並在課程當中口頭英文報告並寫成英文書面報告。
學生人數最多15人
更詳細的課程大綱和內容https://www.tingwenlan.com/teaching
上課資訊 總結 https://tinyurl.com/data-analysis-astro-2022 |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
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參考書目 |
Practical Statistics in Astronomy by C. R. Jenkins and J. V. Wall
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems by Aurelien Geron |
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評量方式
(僅供參考) |
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