Kurs i Python for marin forskning
Dette kurset gjør deg i stand til å bruke Python som et daglig arbeidsverktøy i oseanografi og marin forskning. Med utgangspunkt i det grunnleggende i språket går du videre til de sentrale vitenskapelige bibliotekene, som NumPy, Pandas og Xarray, for å lese NetCDF- og CSV-data, analysere CTD-profiler, bøyeserier og satellittprodukter og lage tydelige og reproduserbare oseanografiske kart og plott, uten at du trenger erfaring med programmering fra før.
Sjekk av forkunnskaper
Dette er ferdighetene programmet gir deg. Kryss av for dem du allerede behersker, så forteller vi deg hvilken del av pensum som er for deg.
Du starter fra bunnen av i dette faget. Programmet er laget nettopp for det.
Hva er Kurs i Python for marin forskning?
Dette kortkurset gjør deg i stand til å gjøre programmering til din beste hjelper i studiet av havet. Du lærer Python fra bunnen av i et Jupyter-miljø, jobber med matriser, CSV-filer og tidsserier i NumPy og Pandas, åpner og utforsker flerdimensjonale NetCDF-data med Xarray for å beregne klimatologier og anomalier, lager vertikale profiler, T-S-diagrammer og kart med Matplotlib og Cartopy, og bruker alt dette på CTD-målinger, Argo-drivere, bøyer, tidevannsmålere og satellittmålt havoverflatetemperatur.
Dette skiller kurset fra andre: et opplegg laget for deg som aldri har programmert; øvelser bygd på reelle åpne havdata fra CTD, bøyer, Argo og satellitter; åpne verktøy som Jupyter, NumPy, Pandas, Xarray og Cartopy; gode arbeidsvaner for ryddig og reproduserbart vitenskapelig arbeid; og en praktisk case der du gjennomfører en komplett analyse av oseanografiske data.
Høydepunkter i programmet
- Fra bunnen av: laget for deg som aldri har programmert.
- Reelle havdata: øvelser med CTD, bøyer, Argo og satellittprodukter.
- Åpne verktøy: Jupyter, NumPy, Pandas, Xarray og Cartopy.
- Vitenskapelige formater: trygg håndtering av NetCDF og CSV.
- Reproduserbarhet: god arbeidsskikk for ryddig vitenskapelig arbeid.
- Praktisk case: en komplett analyse av oseanografiske data.
Studieplan for Kurs i Python for marin forskning
5 moduler. Velg en modul for å se innholdet.
Grunnleggende Python
- 1.1. Installasjon og Jupyter-miljøet
- 1.2. Variabler og datatyper
- 1.3. Lister, ordbøker og tupler
- 1.4. Betingelser og løkker
- 1.5. Funksjoner og moduler
Vitenskapelige beregninger med NumPy og Pandas
- 2.1. Matriser og vektoriserte operasjoner
- 2.2. Innlesing av CSV- og Excel-filer
- 2.3. Filtrering og gruppering av data
- 2.4. Tidsserier med Pandas
- 2.5. Rensing av manglende data
Flerdimensjonale oseanografiske data
- 3.1. NetCDF-formatet
- 3.2. Innføring i Xarray
- 3.3. Utvalg etter koordinater
- 3.4. Gjennomsnitt, klimatologier og anomalier
- 3.5. Tilgang til eksterne data
Oseanografisk visualisering
- 4.1. Plott med Matplotlib
- 4.2. Vertikale profiler og T-S-diagrammer
- 4.3. Kart med Cartopy
- 4.4. Fargepaletter for havet
- 4.5. Figurer klare for publisering
Anvendt analyse av havdata
- 5.1. CTD-profiler og Argo-drivere
- 5.2. Serier fra bøyer og tidevannsmålere
- 5.3. Satellittmålt havoverflatetemperatur
- 5.4. Organisering av et reproduserbart prosjekt
- 5.5. Praktisk case: dataanalyse for et havområde
Varighet og format for Kurs i Python for marin forskning
Programmet er på 300 timer. Fortell oss hvor mange timer du kan studere i uken, så sier vi deg når du faktisk blir ferdig.
Dette er tempoet de fleste studentene fullfører i. Det passer godt med delbetalingsplanen.
Faglig ledelse og fagstab
Undervisningsteamet i Navalis: yrkesaktive fagfolk som underviser og veileder i programmene.
Dr. Marina AlcoverFaglig leder og leder for kvalitetssikring
Siv.ing. Diego CifuentesFørstelektor i skipssveising og ikke-destruktiv testing; leder for QA/QC av sveiseforbindelser
Kapt. Javier Abaroa (MCA)Førstelektor i skipsmanøvrering, elektronisk navigasjon (ECDIS/radar/ARPA) og GMDSS; koordinator for STCW-etterlevelse og ressursstyring på broen
Dr. Pau FerrerFørstelektor i skipsteknikk og simulering; leder for Laboratoriet for hydrodynamikk og CFD
Dr. Nuria LlobregatFørstelektor i maritim meteorologi, SAR og operasjonell sikkerhet; koordinator for risikostyring i navigasjon
Siv.ing. Javier BañulsFørstelektor i elektroteknikk, automasjon og ETO-ingeniørfag; koordinator for elektronisk integrasjon og maskinromsalarmer
Siv.ing. Sofía MarquinaFørstelektor i materialer, kompositter og korrosjonsbeskyttelse; koordinator for fagområdet avanserte malinger og belegg
Siv.ing. Tomás RieraFørstelektor i fremdrift, alternativ energi og hybridsystemer; koordinator for energiytelse og vibrasjonerMål for Kurs i Python for marin forskning
Karrieremuligheter etter Kurs i Python for marin forskning
Spørsmål om Kurs i Python for marin forskning
Nei. Kurset starter fra bunnen av og bygger gradvis på.
Bare fri programvare: Python, Jupyter og de vitenskapelige bibliotekene, eller et skybasert miljø.
Åpne data fra CTD-målinger, bøyer, Argo-drivere og satellittprodukter.
Ja. Teknikkene i kurset kan brukes direkte til dataanalyse i vitenskapelige prosjekter.
Du analyserer og plotter de oseanografiske dataene for et havområde du selv velger.
Helt på nett, gjennom en virtuell campus som er tilgjengelig døgnet rundt, med direktesendte økter som tas opp, og veiledning fra fagteamet.
Kurset omfatter 300 studietimer fordelt på 5 moduler på rundt 60 timer hver og avsluttes med en anvendt praktisk case. Du kan gå fram i ditt eget tempo innenfor tidsplanen som fastsettes når du melder deg på.
Flere programmer innen Klima og oseanografi
Opptaksprosess
Du trenger ikke vente på å bli ringt opp. Er dokumentene dine i orden, kan du melde deg på i samme økt.
- Profil: for studenter og nyutdannede innen marine fag eller miljøfag, laboratorie- og feltteknikere som håndterer oseanografiske data, forskere som fortsatt jobber i regneark, fagfolk i miljørådgivning og lærere som vil ta Python inn i undervisningen; utdanning innen marine fag, biologi, miljøfag, geografi, fysikk eller beslektede felt, eller yrkeserfaring med havdata, anbefales.
- Språk: gode nok norskkunnskaper til å følge undervisningen og den tekniske dokumentasjonen.
- Tekniske ressurser: en datamaskin med stabil internettforbindelse, en oppdatert nettleser og et kamera til direktesendte økter og prosjektpresentasjoner.
- Opptak: søknad på nett, gjennomgang av profilen din og et kort intervju med fagteamet.
- 01SøknadPersonopplysninger, bakgrunn og dokumenter.
- 02Umiddelbar gjennomgangVi sjekker at alt er komplett og i orden.
- 03PåmeldingVelg engangsbetaling eller delbetaling og sikre deg plassen.
Opptaket er foreløpig til komiteen har godkjent dokumentene du har sendt inn. Oppfyller du ikke kravene, får du hele beløpet tilbake.
Spør oss før du melder deg på
Legg igjen kontaktinformasjonen din, så skriver opptakskontoret til deg og svarer på det du lurer på. Er du allerede sikker, kan du søke og betale i samme økt.