Dieser Kurs soll einen kurzen Überblick über die aufkommende Disziplin der Materialinformatik an der Schnittstelle von Materialwissenschaft, Computerwissenschaft und Informationswissenschaft geben. Die Aufmerksamkeit wird auf spezifische Möglichkeiten gelenkt, die dieses neue Gebiet bietet, um die Entwicklung und den Einsatz von Materialien zu beschleunigen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf Materialien, die hierarchische interne Strukturen aufweisen, die sich über mehrere Längen-/Strukturskalen erstrecken, sowie auf den Hindernissen, die bei der Erstellung invertierbarer Prozess-Struktur-Eigenschafts-Verknüpfungen (PSP) für diese Materialien bestehen. Genauer gesagt wird argumentiert, dass moderne Datenwissenschaften (einschließlich fortgeschrittener Statistik, Dimensionalitätsreduktion und Formulierung von Metamodellen) und innovative Cyberinfrastruktur-Tools (einschließlich Integrationsplattformen, Datenbanken und maßgeschneiderte Tools zur Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen interdisziplinären Teammitgliedern) wahrscheinlich eine entscheidende und zentrale Rolle bei der Bewältigung der oben genannten Herausforderungen spielen werden.

Materialdatenwissenschaften und Informatik

351 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Mining
- Kategorie: Strukturelle Analyse
- Kategorie: Herstellungsverfahren
- Kategorie: Daten-Infrastruktur
- Kategorie: Verfahrenstechnik
- Kategorie: Informatik
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
- Kategorie: Werkstoffkunde
- Kategorie: Integration von Daten
- Kategorie: Statistik
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Kollaborative Software
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
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Geprüft am 17. Juli 2020
Great initiative of creating this course! If you're curious about the idea of combining materials science and data science, this course is for you. Enjoy!
Geprüft am 22. Sep. 2018
Machine learning part and its application to material science was interesting but informative contents like material dev eco system and whole week 1 was more informative than logical
Geprüft am 27. März 2020
the course is nice and useful, but is very tough. You require a good knowledge of statistics, computation, and material science to make it through it.

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