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 aulas 🎧 Versão em áudio

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.

O que você vai receber

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    Sem perguntas
  • Curto e focado
    1 h 49 min de conteúdo prático

Avaliações (8)

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

Curso fantástico! O material foi apresentado de uma maneira muito digerível, e as aplicações do mundo real o tornaram super valioso.

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

Este curso excedeu minhas expectativas. As aplicações do mundo real discutidas são incrivelmente úteis.

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

Machine Translated Os exemplos nem sempre foram os mais relevantes, tornando difícil permanecer envolvido em alguns dos módulos.

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

O material foi apresentado de uma forma super acessível. Já estou pensando em aplicar o que aprendi.

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

Recurso fantástico. Eu aprendi muito, e os exemplos usados foram super úteis na compreensão dos conceitos.

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

Design de curso brilhante. A maneira como os conceitos se constroem uns nos outros é perfeita.

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

Não poderia ter pedido uma experiência de aprendizado melhor. A estrutura fluiu perfeitamente e os exemplos foram incrivelmente relevantes.

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

Machine Translated Experiência de aprendizado fantástica. O ritmo era perfeito e os exemplos realmente solidificaram os conceitos.

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Perguntas frequentes

O que preciso para fazer este curso? +

Só um celular ou computador com internet. Sem instalações nem hardware especial.

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Posso pedir reembolso? +

Sim — reembolso integral em 30 dias, sem perguntas.

Por quanto tempo terei acesso? +

Para sempre. Uma vez comprado, o curso é seu para revisar quando quiser.

Vou receber um certificado? +

Sim. Ao concluir, você recebe um certificado que pode adicionar ao seu perfil do LinkedIn.

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