小到数据的单位转换，大到数据的批量处理，这些常用的数据处理过程都是研究中不可缺少的内容。随着实验方法与仪器技术的快速发展，化学与材料学研究中可获取的数据越来越多，对应的数据后处理过程也愈发重要。简单的数据分析过程可通过手动处理完成，而大量的、复杂的数据处理过程则依赖于各式科研软件与程序设计。Python，编程语言的新王者，目前正以不可阻挡的势头应用到各个领域。现在，已经很难找到一个没有应用Python的领域了。在科研领域，无论是实验科学还是计算科学，Python都有着广泛的应用。数据后处理，脚本编写，科研绘图，机器学习，这些都是Python使用的重要领域。然而，由于化学与材料学常规学习中缺乏编程相关课程，同学们常会对编程、代码产生畏惧。网络上各式的Python教程则由于案例设计与我们的真实研究相距较远，易导致学习过程枯燥，完成学习后不会应用等情况，从入门到放弃屡屡发生。针对这个普遍存在的问题，华算科技推出《Python数据分析》课程。课程针对编程零基础学员，并包含实验与计算中常见的科研数据处理案例。同学们学习完成后可直接将Python应用于自己的研究数据后处理之中，适合有数据分析需求的实验课题组/计算课题组同学。Python课程与机器学习课程同时报名可优惠更多，详情可扫码咨询课程客服。👇👇扫描二维码，立即报名👇👇
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黄博士：华算科技全职技术专家，武汉大学本科，北京大学博士，新加坡国立大学访问学者。目前已发表SCI文章共20篇，其中第一作者文章5篇，单篇最高影响因子>40。从事理论计算与实验化学研究工作十一年，擅长使用机器学习进行化学理论的研究及实验数据的处理，曾获华中地区数学建模邀请赛三等奖，北京大学游戏AI对抗全国邀请赛第四名等相关奖项。
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专题一：Python编写平台
介绍Python的功能与用途。了解Anaconda，学习Jupyter编译环境的基本使用，编写属于自己的第一个Python程序，学会查看Python错误，并根据错误提示修正代码。学会查看帮助文件。了解Python的基本变量、运算符、语法，学会使用Python的条件判断语句、循环语句。完成计算Fibonacci数列程序的编写。了解Python中函数的概念，会编写Python函数，并尝试使用Python求可逆氢电极电势。学习Python读写文件的基本方法。常规文件，特定各式文件的读写。学习文件读写的参数设置，利用文件读写技巧筛选读取所需数据，大量文件的同时读取。查看错误与异常相关信息。Python的强大源于它的第三方库，此部分将开始Python库的学习！在此部分，将学会Python库的安装、导入与使用方法。对于众多的Python库，我们着重学习NumPy库、SciPy库与pandas库，掌握它们的数据类型与使用方法。学习使用Python进行数据可视化的方法。掌握散点图、线图、柱状图、台阶图、二维图、统计图的相关绘制。学习图像绘制过程各种常见参数设置，图像调整，子图绘制等。结合Python库以及文件读写方法，目前的学习已经可以编写较为复杂的Python程序，用于进行实验数据或计算文件的后处理了。此部分将结合科研中常见的数据分析情形进行实战练习。涉及解微分方程、处理Raman光谱、计算Tafel斜率、谱数据平滑、峰位置确定、谱图多峰拟合等。主办单位：深圳华算科技有限公司（拥有VASP、Materials Studio、Gaussian、LAMMPS商业版权）
培训形式：线上课程，课程群永不解散，随时提问，及时解答。
课程费用：2980元，提供增值税普通发票及邀请函。前20位报名可立减300元，更多优惠请联系客服咨询。报名方式：识别下方二维码报名，或者联系手机19168771260。👇👇扫描二维码，立即报名👇👇
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