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
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351 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Mining
- Kategorie: Werkstoffkunde
- Kategorie: Strukturelle Analyse
- Kategorie: Integration von Daten
- Kategorie: Herstellungsverfahren
- Kategorie: Verfahrenstechnik
- Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
- Kategorie: Daten-Infrastruktur
- Kategorie: Informatik
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Statistik
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Kollaborative Software
Wichtige Details

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5 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

In diesem Kurs gibt es 6 Module
Dozent

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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 12. Mai 2020
Good theory lessons. There should have been more focus on utilising software (PyMKS) to implement concepts, throughout the course rather than just the end
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 16. Mai 2020
Excellent experience. It engages my knowledge broadly about Data Science in Materials. Thank you
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