"Die moderne Astronomie hat einige erstaunliche Entdeckungen gemacht: wie Sterne brennen und wie Schwarze Löcher entstehen; Galaxien vom Rand des Universums und Killerfelsen gleich nebenan; woher die Elemente kommen und wie sich das expandierende Universum beschleunigt. Aber woher wissen wir das alles? Die Wahrheit ist, dass die Astronomie ohne Technologie unmöglich wäre, und jeder Fortschritt in der Astronomie ist eigentlich ein Fortschritt in der Technologie. Aber die Technologie allein ist nicht genug. Um die Geheimnisse des Universums zu entschlüsseln, müssen wir sie kritisch mit physikalischen Kenntnissen anwenden. Jede Woche werden wir einen anderen Aspekt der astronomischen Technologie behandeln und jedes Stück Technologie mit einem wissenschaftlichen Highlight verbinden. Wir werden erklären, wie die Technologie funktioniert, wie sie es uns ermöglicht hat, astronomische Daten zu sammeln, und wie wir mit Hilfe einiger physikalischer Grundkenntnisse die Daten interpretieren, um wissenschaftliche Entdeckungen zu machen. Der Kurs besteht aus Videovorträgen, wöchentlichen Quizfragen und Diskussionsforen. Jede Woche gibt es fünf Videos, die insgesamt etwa 40 Minuten dauern. Sie folgen einem regelmäßigen Muster - eine kurze Einführung, ein Beispiel für eine wissenschaftliche Geschichte, eine Erklärung des Schlüsselbereichs der Technologie, ein Blick darauf, wie die Technologie in der Praxis eingesetzt wird, und schließlich ein Blick auf die Zukunft. Die Lernenden können direkt bei Coursera finanzielle Unterstützung beantragen, um die Kosten für den Zugang zum gesamten Kurs zu decken und ein Zertifikat für den erfolgreichen Abschluss des Kurses zu erhalten.

AstroTech: Die Wissenschaft und Technologie hinter astronomischen Entdeckungen
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Aufkommende Technologien
- Kategorie: Physik
- Kategorie: Allgemeine Wissenschaft und Forschung
- Kategorie: Numerische Analyse
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Ingenieurwesen, wissenschaftliche und technische Instrumente
- Kategorie: Computational Thinking
- Kategorie: Halbleiter
- Kategorie: Wissenschaftliche Methoden
- Kategorie: Naturwissenschaft
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