机器学习与材料/化学课程汇总：Python编程/数据处理/材料筛选/性质预测/深度学习/神经网络/高熵合金/机器学习原子势

化学是研究物质变化的科学，长期以来，化学皆以实验为主，是典型的实验科学学科。随着研究技术的发展，化学理论与计算化学逐渐成为化学与材料科学研究中重要的辅助工具，一个优秀的计算工作往往可以使我们的研究事半功倍。近年，大量计算与实验数据的产生使得数据分析变得愈加重要，各种数据后处理方法也成为研究者们需要掌握的技能。

化学与材料科学研究的四个范式：经验，理论，计算和数据驱动

机器学习作为数据分析的重要手段，在化学与材料科学中的应用也越来越多。现在，机器学习已经成为了新材料开发领域的时尚，这也使得更多的传统化学工作者开始关注这一新的研究工具。

材料科学的数据日益增多

与机器学习在材料科学领域的火热与迅猛发展相比，机器学习在材料科学的研究资料却相对匮乏。机器学习属于数学与计算机科学领域的交叉学科，与化学本身关系不大，这就造成了“懂化学的不懂机器学习，懂机器学习的不懂化学”的尴尬情形。机器学习与材料还有很多研究空白，可探索区域很多，而很多材料科学的研究者们却因数学与编程对机器学习望而却步。为了有效降低大家入门机器学习的门槛，华算科技黄老师原创设计了Python与机器学习系列课程，课程从零基础开始，帮助大家快速掌握机器学习这一有力工具，课程结合化学与材料学的研究案例，学习完成后可快速使用到自己的研究之中。

Python零基础科研数据分析专题培训：Python编程/数据处理/文件读写/Python绘图/科研案例

Python与机器学习培训：Python/数据处理/性质预测/材料筛选/MP数据库

机器学习在材料领域应用培训：催化/电池/动力学/有机/力学等，最新MP数据库/材料筛选/性质预测/数据处理/Python

神经网络与材料/化学专题培训：深度学习/神经网络/多分类任务/膜电极/高熵合金/机器学习原子势

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