随着研究技术的发展，化学理论与计算化学逐渐成为化学与材料科学研究中重要的辅助工具。近年，大量计算与实验数据的产生使得数据分析变得愈加重要，各种数据后处理方法也成为研究者们需要掌握的技能。

化学与材料科学研究的四个范式：经验，理论，计算和数据驱动

机器学习作为数据分析的重要手段，在化学与材料科学中的应用也越来越多。现在，机器学习已经成为了新材料开发领域的时尚，这也使得更多的传统化学工作者开始关注这一新的研究工具。

材料科学的数据日益增多

为了有效降低大家入门机器学习的门槛，华算科技黄老师原创设计了Python与机器学习系列课程，课程从零基础开始，结合化学与材料学的研究案例，学习完成后可快速使用到自己的研究之中。