※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 化学分野の材料開発はこれまで経験と勘に裏打ちされた実験的手法が中心的な役割を果たしてきたが、新物質の発見から実用化までに長い時間とコストを要している。そこで近年では蓄積された多くのデータ・情報を駆使して所望の構造・材料候補を導き出すデータ駆動型科学——マテリアルズインフォマティクスの活用が始まっている。 本書ではマテリアルズインフォマティクスを実践するための機械学習法、実験計画法、記述子計算を詳述。プログラムに必要なPythonとGoogle CoLabについても導入から解説している。これからデータ解析に取り組もうと考えている化学分野の方々にとって指南書となる一冊。 なお、本文中のプログラムソースは、著者のWebサイト等でダウロードできる。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は化学分野におけるデータサイエンスであるケモ・マテリアルズ・インフォマティクスについてを重点的に解説した教科書です。機器スペクトルデータ、化学構造データ、生物活性・物性データなどの多様な化学データを活用し、物質の新規発見や物性予測につなげるインフォマティクス技術を習得することを目標としています 。化学産業界が抱えている様々な課題を解決するために、Google Colaboratoryの活用法からPythonの基本文法、RからPythonへのコード書き換えを通じた実践的なプログラミング、RとPythonプログラミングを使ったデータ解析手法と実装までを網羅。新化学技術協会の「化学×デジタル人材育成講座」で扱われた内容をベースにしているため、初学者がチャレンジしやすい一冊です。