Scienza dei dati in chimica: Intelligenza artificiale, big data, chemiometria e calcolo quantistico con Jupyter

Recensioni dei lettori

Il libro presenta una prospettiva rivoluzionaria sull'intersezione tra chimica e scienza dei dati, fornendo spunti preziosi ed esempi pratici di codice per chi è interessato alla digitalizzazione della chimica. Tuttavia, può risultare ostico per i chimici che non hanno esperienza di Python e gli scienziati dei dati possono trovare le spiegazioni di chimica troppo brevi.

⬤ Fornisce una panoramica completa degli approcci e delle tecniche per digitalizzare la chimica
⬤ introduce un nuovo modo di pensare la chimica
⬤ include oltre 200 esempi di codice
⬤ integrazione di successo tra chimica e scienza dei dati.

⬤ Richiede esperienza con Python per i chimici
⬤ le introduzioni teoriche sono troppo brevi per gli scienziati dei dati
⬤ layout complicato in formati eBook non PDF.

(basato su 1 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Data Science in Chemistry: Artificial Intelligence, Big Data, Chemometrics and Quantum Computing with Jupyter

Contenuto del libro:

La crescente ricchezza di informazioni ha portato all'emergere di un quarto paradigma della scienza.

Questo nuovo campo di attività - la scienza dei dati - comprende l'informatica, la matematica e un determinato dominio specialistico. Questo libro si concentra sulla chimica, spiegando come utilizzare la scienza dei dati per ottenere approfondimenti e portare la ricerca e l'ingegneria chimica a un livello superiore.

Copre aspetti moderni come i Big Data, l'intelligenza artificiale e l'informatica quantistica.