Python天文学研究数据分析实战训练视频教程

您将学到什么：

• 模块 1：从 Python 开始从基础知识开始深入了解 Python 编程。了解 Google Colab、变量、数据类型和控制流。了解 f 字符串、用户输入和函数。这个基础对于有效处理天文数据至关重要。
• 模块 2：表格数据可视化使用 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 探索表格数据的世界。了解如何导入库、分析星形颜色数据、检测异常值以及创建线图和 HR 图。您将获得可视化和理解复杂天文数据集的能力。
• 模块 3：图像数据可视化揭开天文图像数据的秘密。了解 FITS 文件，并使用 Python 可视化 M31 等星系。了解 MinMax 和 ZScaleInterval 缩放等图像处理技术，增强您解读天体图像的能力。
• 模块 4：图像处理 |应用过滤器和提取特征深入研究图像处理。了解卷积运算、高斯核和特征增强。探索从天文图像中识别和提取特征的技术，这是研究和分析至关重要的技能。
• 反馈、结论、进一步步骤通过反馈会议、课程结论以及天文学和数据分析未来学习路径的指导来总结您的学习体验。

本课程适合谁：

• 希望在学习或项目中应用 Python 的天文学学生和爱好者。
• 天文学或相关领域的研究人员和专业人士寻求提高数据分析技能。
• 有兴趣将自己的技能扩展到天文学和科学数据分析领域的程序员。

课程特色：

• 通过实际示例和真实数据集进行实践学习的方法。
• 循序渐进的指导，确保牢牢掌握每个概念。
• 接触志同道合的学习者和专业人士的社区。
• 终身访问课程材料。