Avis des lecteurs
Résumé:Le livre présente une perspective révolutionnaire sur l'intersection de la chimie et de la science des données, fournissant des idées précieuses et des exemples de codes pratiques pour ceux qui sont intéressés par la numérisation de la chimie. Cependant, il peut s'avérer difficile pour les chimistes qui n'ont pas d'expérience de Python, et les scientifiques des données peuvent trouver que les explications sur la chimie sont trop brèves.
Avantages:⬤ Fournit un aperçu complet des approches et des techniques pour numériser la chimie
⬤ introduit une nouvelle façon de penser la chimie
⬤ inclut plus de 200 exemples de code
⬤ intégration réussie de la chimie et de la science des données.
⬤ Nécessite une expérience de Python pour les chimistes
⬤ les introductions théoriques sont trop brèves pour les scientifiques des données
⬤ mise en page compliquée dans les formats de livres électroniques autres que PDF.
(basé sur 1 avis de lecteurs)
Titre original :
Data Science in Chemistry: Artificial Intelligence, Big Data, Chemometrics and Quantum Computing with Jupyter
Contenu du livre :
La richesse croissante de l'information a conduit à l'émergence d'un quatrième paradigme scientifique.
Ce nouveau domaine d'activité - la science des données - comprend l'informatique, les mathématiques et un domaine spécialisé donné. Ce livre se concentre sur la chimie, expliquant comment utiliser la science des données pour obtenir des informations approfondies et faire passer la recherche et l'ingénierie chimiques au niveau supérieur.
Il couvre des aspects modernes tels que le Big Data, l'intelligence artificielle et l'informatique quantique.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783110629392 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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