Bewertung:
Das Buch bietet eine revolutionäre Perspektive auf die Überschneidung von Chemie und Datenwissenschaft und liefert wertvolle Einblicke und praktische Code-Beispiele für alle, die an der Digitalisierung der Chemie interessiert sind. Allerdings könnte es für Chemiker ohne Python-Erfahrung eine Herausforderung sein, und Datenwissenschaftler könnten die Erklärungen zur Chemie zu kurz finden.
Vorteile:⬤ Bietet einen umfassenden Überblick über Ansätze und Techniken zur Digitalisierung der Chemie
⬤ stellt eine neue Denkweise für die Chemie vor
⬤ enthält über 200 Codebeispiele
⬤ erfolgreiche Integration von Chemie und Data Science.
⬤ Erfordert Python-Erfahrung für Chemiker
⬤ theoretische Einführungen sind zu kurz für Datenwissenschaftler
⬤ kompliziertes Layout in Nicht-PDF-eBook-Formaten.
(basierend auf 1 Leserbewertungen)
Data Science in Chemistry: Artificial Intelligence, Big Data, Chemometrics and Quantum Computing with Jupyter
Die ständig wachsende Fülle an Informationen hat zur Entstehung eines vierten Paradigmas der Wissenschaft geführt.
Dieses neue Tätigkeitsfeld - die Datenwissenschaft - umfasst Informatik, Mathematik und einen bestimmten Fachbereich. Dieses Buch konzentriert sich auf die Chemie und erklärt, wie man die Datenwissenschaft für tiefe Einblicke nutzen und die chemische Forschung und Technik auf die nächste Stufe heben kann.
Es behandelt moderne Aspekte wie Big Data, künstliche Intelligenz und Quantencomputing.
| ISBN: | 9783110629392 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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