Python+机器学习实战：材料筛选｜HER预测｜d带中心｜高通量计算全搞定！

本文是华算科技推出“机器学习与材料/化学”系列课程的宣传文章。背景：机器学习和Python在催化活性预测、材料性质筛选、吸附能预测等科研领域的应用日益增多，但许多科研人员因编程基础薄弱或模型评估经验不足而难以入门。研究目的：该课程旨在帮助化学、材料学领域零编程基础的科研人员，从Python基础语法入手，系统学习机器学习建模流程、高通量计算与数据库实战，从而快速掌握科研机器学习能力，实现材料筛选、HER活性预测、d带中心预测等前沿研究。结论：课程由经验丰富的讲师授课，包含Python基础、机器学习算法（线性回归、决策树等）、高通量筛选（利用matminer和Materials Project数据库）及经典案例（如预测d带中心和体积模量）等章节。课程提供录播回放、答疑群，报名费用为3980元，旨在赋能科研人员高效运用机器学习工具，提升研究产出与论文质量。