Materials Informatics for Data-Driven Design

Learn how to apply data science, machine learning, and computational workflows to accelerate materials discovery and analyze complex material structures.

4.5 (351) ⏱ 1 h 49 min 📚 4 lecciones 🎧 Versión en audio

Sobre este curso

Traditional materials discovery is often slow and relies heavily on trial-and-error experimentation. Materials informatics changes this by leveraging data science, machine learning, and computational tools to design, analyze, and discover materials at unprecedented speeds. This course guides you through the foundational concepts of materials informatics, showing you how to convert physical material structures into digital data that algorithms can analyze. You will understand how to build predictive models, utilize public materials databases, and apply modern data-driven workflows to accelerate development across different structural scales. What you'll learn: - Understand the core principles of materials informatics and how data science intersects with physical materials chemistry. - Represent material structures digitally using crystal and molecular descriptors, fingerprints, and feature engineering. - Apply machine learning algorithms to predict mechanical, thermal, and electronic properties from materials data. - Navigate and extract valuable information from open-access materials databases and repositories. - Explore active learning and Bayesian optimization strategies for efficient materials discovery. - Analyze hierarchical material structures spanning multiple length scales using computational modeling techniques. You will start with the fundamental definitions of materials data and representation before moving into practical computational workflows. Through clear written explanations, structured code snippets, and practical exercises, you will learn to build predictive models and query materials databases. This course is designed for students, researchers, and engineers in materials science, chemistry, or data science who are new to informatics. No prior experience with machine learning is required, though a basic understanding of materials science concepts is helpful. Begin your journey into the future of materials discovery today.

Lo que obtendrás

  • 📜 Certificado de finalización
    Añádelo a tu perfil de LinkedIn
  • 🎧 Versión en audio incluida
    Aprende en cualquier momento, sin pantalla
  • ♾️ Acceso de por vida
    Vuelve cuando quieras, sin caducidad
  • 📱 Teléfono o computadora
    Funciona en cualquier dispositivo
  • 💸 Reembolso de 30 días
    Sin preguntas
  • Breve y enfocado
    1 h 49 min de contenido práctico

Reseñas (8)

Elias Korhonen FI Estudiante verificado
★ 4 · 2026-05-12T17:26:05+00:00

Curso fantástico! El material se presentó de una manera muy digerible, y las aplicaciones del mundo real lo hicieron súper valioso.

حسن الشابي TN Estudiante verificado
★ 5 · 2025-12-26T02:57:05+00:00

Este curso superó mis expectativas. Las aplicaciones del mundo real discutidas son increíblemente útiles.

لطيفة عبدالله AE Estudiante verificado
★ 1 · 2025-10-19T01:32:05+00:00

Los ejemplos no siempre fueron los más relevantes, lo que dificultó mantenerse comprometido a través de algunos de los módulos.

Karl Andersson SE Estudiante verificado
★ 4 · 2025-08-03T00:17:05+00:00

El material fue presentado de una manera súper accesible. Ya estoy pensando en aplicar lo que aprendí.

Camila Dias BR Estudiante verificado
★ 4 · 2025-06-03T07:53:05+00:00

Curso: Excel 2013 - Advanced (Español) - Aprendí mucho, y los ejemplos utilizados fueron muy útiles para entender los conceptos.

Valentina López PA Estudiante verificado
★ 4 · 2025-05-25T10:52:05+00:00

Diseño de curso brillante. La forma en que los conceptos se construyen entre sí es perfecta.

وفاء السيد EG
★ 5 · 2025-05-04T21:48:05+00:00

No podría haber pedido una mejor experiencia de aprendizaje. La estructura fluyó perfectamente, y los ejemplos fueron increíblemente relevantes.

عمر بن سالم المري BH Estudiante verificado
★ 3 · 2025-01-03T11:08:05+00:00

Curso: Excel 2013 - Advanced (Español) Translated by El ritmo era perfecto, y los ejemplos realmente solidificaron los conceptos.

Escribir una reseña

Te pediremos iniciar sesión después de enviar — tu borrador se guarda.

Otros también tomaron

Preguntas frecuentes

¿Qué necesito para tomar este curso? +

Solo un teléfono o computadora con internet. Sin instalaciones ni hardware especial.

¿Cómo pago? +

Con tarjeta a través de Stripe, o con criptomonedas. No almacenamos datos de tarjeta — Stripe los gestiona de forma segura.

¿Puedo obtener un reembolso? +

Sí — reembolso completo en 30 días, sin preguntas.

¿Por cuánto tiempo tendré acceso? +

Para siempre. Una vez comprado, el curso es tuyo para revisarlo cuando quieras.

¿Obtendré un certificado? +

Sí. Al finalizar recibirás un certificado que puedes añadir a tu perfil de LinkedIn.

Diseñado para profesionales en
Tecnología Diseño Finanzas Marketing Salud Educación Hostelería Manufactura