В последние годы методы машинного обучения стали все более популярными в области материаловедения. Они позволяют создавать модели, которые могут предсказывать физико-химические свойства материалов на основе их структуры и химического состава. Целью прохождение практики в IT-компании «Научная студия» стало знакомство с основными приемами для предсказания физико-химических свойств материалов с помощью методов машинного обучения. Задача, поставленная на практике, заключалась в разработке и написании кода программы по предсказанию свойств системы с помощью разных моделей машинного обучения на языке программирования Python и последующее сравнение эффективности моделей. В ходе прохождения практики был организован доступ к базам данных физико-химических свойств материалов и научным статьям по направлению исследования. На практике было произведена загрузка и обработка данных, построены несколько моделей машинного обучения, вычислены метрики для каждой из них и предсказаны неизмеренные величины.