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 u 49 min 📚 4 lessen 🎧 Audioversie

Over deze cursus

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.

Wat je krijgt

  • 📜 Voltooiingscertificaat
    Voeg toe aan je LinkedIn-profiel
  • 🎧 Audioversie inbegrepen
    Leer onderweg — geen scherm nodig
  • ♾️ Levenslange toegang
    Kom altijd terug, geen einddatum
  • 📱 Telefoon of computer
    Werkt overal, op elk apparaat
  • 💸 30 dagen retour
    Geen vragen
  • Kort en gericht
    1 u 49 min praktische inhoud

Beoordelingen (8)

Elias Korhonen FI Geverifieerde leerling
★ 4 · 2026-05-12T17:26:05+00:00

Het materiaal werd op een zeer verteerbare manier gepresenteerd, en de toepassingen in de echte wereld maakten het super waardevol. Ik beveel deze cursus ten zeerste aan.

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

Deze cursus overtrof mijn verwachtingen. De besproken toepassingen in de echte wereld zijn ongelooflijk nuttig.

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

De voorbeelden waren niet altijd de meest relevante, waardoor het moeilijk was om betrokken te blijven bij sommige van de modules.

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

Wat een rit! Het materiaal werd op een super toegankelijke manier gepresenteerd. Ik denk er al over om toe te passen wat ik heb geleerd.

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

Fantastische bron. Ik heb zoveel geleerd en de gebruikte voorbeelden waren super nuttig bij het begrijpen van de concepten.

Valentina López PA Geverifieerde leerling
★ 4 · 2025-05-25T10:52:05+00:00

De manier waarop concepten op elkaar bouwen is naadloos. Zeer praktisch en goed uitgelegd.

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

Ik kon niet om een betere leerervaring vragen. De structuur liep perfect en de voorbeelden waren ongelooflijk relevant.

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

Cursus: Fantastische leerervaring. Het tempo was perfect en de voorbeelden hebben de concepten echt versterkt.

Schrijf een beoordeling

Na verzenden vragen we je in te loggen — je concept blijft bewaard.

Lerenden namen ook

Veelgestelde vragen

Wat heb ik nodig voor deze cursus? +

Alleen een telefoon of computer met internet. Geen installaties of speciale hardware.

Hoe betaal ik? +

Met kaart via Stripe of met cryptocurrency. We bewaren geen kaartgegevens — Stripe handelt dit veilig af.

Kan ik een terugbetaling krijgen? +

Ja — volledige terugbetaling binnen 30 dagen, zonder vragen.

Hoe lang heb ik toegang? +

Voor altijd. Eenmaal gekocht is de cursus van jou en kun je hem altijd opnieuw bekijken.

Krijg ik een certificaat? +

Ja. Bij voltooiing ontvang je een certificaat dat je aan je LinkedIn-profiel kunt toevoegen.

Voor leerlingen in
Tech Design Financiën Marketing Gezondheidszorg Onderwijs Horeca Productie