Cuốn sách này đóng vai trò giới thiệu về lập trình cho các nhà hóa học. Các công cụ được sử dụng trong cuốn sách này là sự kết hợp mạnh mẽ và phổ biến giữa sổ tay Jupyter và ngôn ngữ lập trình Python. Không có kiến ​​thức nền nào ngoài kiến ​​thức hóa học năm nhất đại học và đôi khi có một số kiến ​​thức quang phổ rất cơ bản (dành cho các chương nâng cao) được giả định cho hầu hết cuốn sách này. Cuốn sách này bắt đầu bằng phần giới thiệu ngắn gọn về sổ tay Jupyter trong chương 0 và lập trình máy tính bằng Python trong chương 1 và 2. Nếu bạn đã có kiến ​​thức nền về các công cụ này, hãy bỏ qua.

Cấu trúc của cuốn sách đảm bảo khám phá đầy đủ các ví dụ đã được thực hiện, bao gồm lý thuyết, mô hình hóa, thực hiện, phân tích và các kết nối thu được giữa lý thuyết và phân tích. Bắt đầu với một hệ thống mô hình đơn giản hóa một môi trường xốp kiểu mẫu có lý thuyết toán học vững chắc, cuốn sách sau đó áp dụng khuôn khổ tương tự cho các hệ thống ngẫu nhiên thực tế.

Trong bối cảnh công nghệ số và trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển mạnh mẽ, phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) đã trở thành một lĩnh vực quan trọng trong khai thác và xử lý dữ liệu văn bản. Việc ứng dụng ngôn ngữ lập trình Python vào phân tích cảm xúc không chỉ giúp tự động hóa quá trình xử lý dữ liệu mà còn nâng cao hiệu quả trong việc đánh giá hành vi, cảm xúc và xu hướng của người dùng trên môi trường số.

Đây là giáo trình giúp ứng dụng Python để mô hình hóa, phân tích và giải quyết bài toán kỹ thuật.

Cuốn sách này gồm có hai phần, phần đầu tiên được thiết kế để sử dụng trong khóa học lập trình cơ bản dành cho những sinh viên muốn học Python mà không có bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào trước đó. Các khái niệm lập trình cơ bản được thảo luận, giải thích và minh họa bằng chương trình Python.

Cuốn Mô hình hóa và mô phỏng trong Python cung cấp nền tảng tiếp cận mô hình hóa vật lý thông qua phương pháp tính toán. Sách được chia thành ba phần: mô hình đặc biệt (chia sẻ xe đạp, tăng trưởng dân số), hệ thống bậc một (truyền nhiễm bệnh, nhiệt động, dược động học), và hệ thống bậc hai (cơ học, thiên thể, loài rắn quay). Đây là tài liệu hữu ích cho sinh viên và nhà nghiên cứu muốn áp dụng Python trong phân tích và mô phỏng khoa học.

Cuốn sách cung cấp nền tảng toàn diện về các khái niệm và kỹ năng lập trình, đồng thời phù hợp với phạm vi của hầu hết các khóa học giới thiệu. Một loạt các tình huống, bối cảnh và vấn đề phản ánh ứng dụng lập trình trong nhiều ngành nghề.

Cuốn sách này giúp bạn học cách sử dụng: IPython và Jupyter: cung cấp môi trường tính toán cho các nhà khoa học dữ liệu sử dụng Python; NumPy: bao gồm ndarray để lưu trữ và thao tác hiệu quả các mảng dữ liệu dày đặc trong Python; Pandas: có DataFrame để lưu trữ và thao tác hiệu quả dữ liệu được gắn nhãn/cột trong Python; Matplotlib: bao gồm các khả năng cho một loạt trực quan hóa dữ liệu linh hoạt trong Python; Scikit-Learn: để triển khai Python hiệu quả và rõ ràng các thuật toán học máy quan trọng và lâu đời nhất.

Matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị cho Python. Nó cung cấp các API hướng đối tượng để nhúng các biểu đồ vào các ứng dụng.

Văn bản mô tả lý thuyết toán học cùng với các khái niệm và phương pháp phân tích số cơ bản, được làm phong phú bằng các thí nghiệm máy tính sử dụng các ứng dụng MATLAB, Python, Maple và Java.