Quimiometría QM-2515 - FcoChemistry

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La quimiometría es una rama de la química que se enfoca en el uso de métodos matemáticos y estadísticos para analizar y modelar datos químicos y científicos en general. Su objetivo principal es extraer información significativa y útil de conjuntos de datos químicos, como espectros, resultados de análisis químicos, datos de laboratorio, y más.

La notación quimiométrica fue introducida en 1972 por el sueco Svante Wold y el estadounidense Bruce R. Kowalski. La fundación de la Sociedad Internacional de Quimiometría en 1974 llevó a la primera descripción de esta disciplina. En los años siguientes, se organizaron varias series de conferencias, por ejemplo, Computer Application in Analytics (COMPANA), Química Analítica Basada en Computación (COBAC) y Quimometría en Química Analítica (CAC). Algunas revistas dedicaron secciones especiales a artículos sobre quimiometría. Posteriormente, se iniciaron nuevas revistas químicas, como el Journal of Chemometrics (Wiley) Y Chemometrics y Intelligent Laboratory Systems (Elsevier)

Algunos conceptos claves relacionados con está rama de la química son:

Análisis de datos químicos: La quimiometría se utiliza para analizar datos químicos complejos, como espectros de resonancia magnética nuclear (RMN), espectros infrarrojos (IR), datos cromatográficos, resultados de experimentos de laboratorio, y otros tipos de información química.
Modelado y predicción: Los métodos quimiométricos permiten crear modelos matemáticos y estadísticos que pueden predecir propiedades químicas, concentraciones de compuestos, reacciones químicas, y más. Estos modelos son especialmente útiles cuando los datos son voluminosos y difíciles de interpretar a simple vista.
Selección de variables: La quimiometría también se utiliza para identificar qué variables o características de un conjunto de datos son las más relevantes para un análisis en particular. Esto puede ayudar a simplificar modelos y reducir la complejidad
Calibración: En la química analítica, la quimiometría se emplea en la calibración de instrumentos, como espectrofotómetros o cromatógrafos, para garantizar mediciones precisas y confiables.
Resolución de problemas complejos: En la investigación y desarrollo de productos químicos, la quimiometría puede ayudar a abordar problemas complejos, como la optimización de procesos químicos, la identificación de impurezas, el diseño de experimentos y la interpretación de resultados.
Exploración de datos y visualización: La visualización de datos es una parte importante de la quimiometría. Los gráficos y las representaciones visuales de los datos químicos pueden ayudar a comprender mejor patrones y relaciones en los datos.
Software especializado: Para llevar a cabo análisis quimiométricos, se utilizan herramientas y software especializados que están diseñados para manejar datos químicos complejos y aplicar técnicas estadísticas avanzadas.

La quimiometría es esencial en una amplia variedad de campos, como la química analítica, la fisicoquímica, la química farmacéutica, la química ambiental, la ciencia de los alimentos y la química industrial, entre otros. Permite a los científicos y químicos obtener información valiosa de datos complejos y tomar decisiones fundamentadas en sus investigaciones y aplicaciones prácticas.

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La Quimiometría es como la varita mágica de los químicos, convirtiendo datos químicos en valiosa información. En términos sencillos, es una disciplina que utiliza matemáticas y estadísticas para sacar lo mejor de los datos químicos.

Otros libros recomendados

Chemometrics in Excel. Alexey L. Pomerantsev. Wiley (2014)

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• Aprende los métodos utilizados en quimiometría y realiza todos los cálculos relevantes.
• Utiliza las funciones básicas de quimiometría en Excel como herramientas de trabajo.
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Chemometrics: Statistics and Computer Application in Analytical Chemistry, 3rd Edition. Matthias Otto. Wiley (2016).

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Numerical Methods For Engineers 8th Edition by Steven C. Chapra

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Herramientas a Utilizar

Excel: Excel es una poderosa aplicación de hoja de cálculo desarrollada por Microsoft. Permite a los usuarios crear, organizar y analizar datos en forma de tablas, realizar cálculos matemáticos y estadísticos, crear gráficos y visualizaciones, y automatizar tareas mediante fórmulas y macros. Es ampliamente utilizado en el ámbito empresarial, académico y personal para gestionar información y tomar decisiones basadas en datos de manera eficiente.
Python: Python es un lenguaje de programación de alto nivel y de código abierto ampliamente utilizado en desarrollo de software, análisis de datos, inteligencia artificial, y muchas otras aplicaciones. Se destaca por su sintaxis clara y legible, lo que lo hace fácil de aprender y utilizar. Python ofrece una amplia variedad de bibliotecas y módulos que facilitan tareas específicas, lo que lo convierte en una herramienta versátil para programadores y científicos de datos. Su comunidad activa y el soporte multiplataforma lo convierten en una opción popular para una variedad de proyectos de programación.
Google Colab: Google Colab, o Colaboratory, es una plataforma en línea gratuita ofrecida por Google que permite a los usuarios ejecutar y desarrollar código Python en entornos de notebook de Jupyter directamente en la nube. Los usuarios pueden acceder a recursos de cómputo de Google, como GPU y TPU, para ejecutar sus notebooks y realizar tareas de procesamiento de datos, aprendizaje automático, análisis de datos y más. Colab facilita la colaboración en tiempo real y el intercambio de notebooks, lo que lo convierte en una herramienta popular en la comunidad de científicos de datos y desarrolladores.
Github: es una plataforma de desarrollo colaborativo de software basada en la web que utiliza el sistema de control de versiones Git. Permite a los desarrolladores trabajar juntos en proyectos de software, realizar seguimiento de cambios, gestionar problemas y colaborar en un entorno en línea. GitHub es especialmente conocido por alojar proyectos de código abierto y proporcionar herramientas para el desarrollo de software de manera colaborativa.
GitLab: por otro lado, es una plataforma similar a GitHub que también se utiliza para el desarrollo colaborativo de software y la gestión de proyectos. Al igual que GitHub, utiliza Git como sistema de control de versiones. Sin embargo, GitLab ofrece tanto una versión alojada en la nube como una versión que se puede instalar en servidores propios (on-premises), lo que brinda a las organizaciones más control sobre su infraestructura. GitLab también incluye características adicionales, como la integración continua y la entrega continua (CI/CD), lo que lo hace una opción versátil para equipos de desarrollo.
Pycharm: es un entorno de desarrollo integrado (IDE) altamente utilizado para la programación en el lenguaje de programación Python. Ofrece un conjunto completo de herramientas y características diseñadas para mejorar la productividad de los desarrolladores de Python, incluyendo un editor de código avanzado, depuración interactiva, análisis de código, soporte para virtualenv y conda, y una variedad de complementos y extensiones para una amplia gama de tareas de desarrollo. PyCharm es ampliamente apreciado por su facilidad de uso y su capacidad para agilizar el proceso de desarrollo de aplicaciones en Python.