Дата | Место проведения | Язык | Формат | Цена | |
---|---|---|---|---|---|
В настоящее время данный курс проводится только во внутрикорпоративном формате. | |||||
Специальное предложение |
Наступление цифровой эпохи и стремительный рост объёма данных вызвали трансформацию многих отраслей, и нефтегазовый сектор не стал исключением. Наша комплексная программа обучения "Основы Машинного Обучения и Науки о Данных для Нефтегазовой Промышленности" направлена на то, чтобы дать профессионалам инструменты и навыки, необходимые для работы в этом ориентированном на данные мире.
Программа разделена на шесть модулей, начиная с базовых навыков в области науки о данных. Здесь участники изучат Python и R, два мощных языка программирования, которые являются основой современной науки о данных. Первый модуль также знакомит участников с основами работы в Excel для базовой обработки данных — важным, но часто недооцениваемым аспектом науки о данных.
Второй модуль посвящен визуализации и анализу данных, используя расширенные функции Excel и динамические возможности Power BI. В современном процессе принятия решений, основанном на данных, способность представить данные в значимом и визуально привлекательном виде имеет первостепенное значение. С Power BI участники научатся создавать интерактивные визуализации и дашборды, тем самым улучшая свою способность эффективно передавать сложные данные.
Далее программа переходит к практическому применению методов машинного обучения, с отдельными модулями, посвященными регрессии и классификации. Участники научатся прогнозировать массу нефти, проводить классификацию фаций и работать со сценариями несбалансированных данных, что часто встречается в нефтегазовой промышленности.
В пятом модуле программа изучает всё более важную область обработки естественного языка (NLP), обучая участников анализировать текстовые данные и классифицировать отчёты о травмах — ключевой аспект управления охраной труда и окружающей среды (HSE) в нефтегазовом секторе.
Заключительный модуль вводит участников в передовую область глубокого обучения, используя TensorFlow для применения таких техник, как сегментация изображений для идентификации соляных отложений в сейсмических данных.
К концу курса участники получат широкий и детализированный набор навыков. Они будут готовы применять Python и R для задач науки о данных, выполнять обработку и анализ данных с использованием Excel, а также создавать динамические визуализации с помощью Power BI. Кроме того, они овладеют навыками применения различных алгоритмов машинного обучения, проведения анализа текстовых данных с помощью NLP и внедрения техник глубокого обучения для анализа изображений.
Эта программа обучения идеально подходит для широкого круга профессионалов: от инженеров и специалистов по данным до исследователей и менеджеров. Даже те, кто меняет карьеру или только начинает своё путешествие в области науки о данных, найдут этот курс полезным. В конечном счёте, эта программа направлена на развитие мышления, ориентированного на работу с данными, что позволит профессионалам использовать машинное обучение и науку о данных для продвижения инноваций и повышения эффективности в нефтегазовой промышленности.
• Профессионалы нефтегазовой отрасли: Инженеры, геологи и другие технические специалисты в нефтегазовой промышленности, которые хотят интегрировать науку о данных в свою работу, чтобы принимать более обоснованные решения и повышать операционную эффективность.
• Аналитики данных/ученые: Профессионалы в области анализа данных или науки о данных, которые хотят специализироваться или получить опыт в нефтегазовой отрасли.
• ИТ-специалисты: ИТ-специалисты, работающие или планирующие работать в нефтегазовых компаниях, которые хотят повысить квалификацию в области машинного обучения и науки о данных, чтобы более эффективно способствовать развитию своих организаций.
• Исследователи и академики: Те, кто занимается исследованиями, связанными с нефтегазовой промышленностью, и заинтересованы в использовании методов машинного обучения в своих исследовательских методологиях.
• Менеджеры: Профессионалы в управленческих или руководящих должностях в нефтегазовой промышленности, которые хотят понять потенциал машинного обучения и науки о данных для улучшения бизнес-стратегий и результатов.
- Использовать языки программирования: Развить прочные навыки работы с Python и R, что позволит им писать код, манипулировать данными и внедрять алгоритмы машинного обучения
- Применять методы анализа данных: Анализировать и интерпретировать сложные наборы данных, используя различные статистические методы, и визуализировать эти данные для лучшего понимания и представления
- Эффективно работать с данными в Excel: Выполнять базовые и продвинутые задачи по обработке данных с использованием Excel, широко используемого инструмента в отрасли
- Создавать информативные визуализации с Power BI: Разрабатывать интерактивные визуализации данных и дашборды для передачи инсайтов, основанных на данных, с использованием Power BI
- Применять алгоритмы машинного обучения: Создавать, валидацию и интерпретировать модели машинного обучения, включая регрессию, классификацию и алгоритмы глубокого обучения, используя популярные библиотеки, такие как Scikit-Learn и TensorFlow
- Проводить обработку естественного языка (NLP): Анализировать текстовые данные, применять техники TF-IDF и использовать NLP для практических задач, таких как классификация отчетов о травмах
- Внедрять глубокое обучение для анализа изображений: Использовать TensorFlow для применения методов глубокого обучения, таких как сегментация изображений в сейсмических сессиях
- Решать реальные задачи в нефтегазовой отрасли: Применять методы науки о данных и машинного обучения для решения конкретных задач в нефтегазовой промышленности, таких как прогнозирование добычи нефти, классификация фаций и анализ отчетов о травмах
- Принимать обоснованные решения: Выбирать соответствующий инструмент или метод машинного обучения для различных сценариев и интерпретировать результаты для принятия решений на основе данных
- Введение в Python для науки о данных
- Введение в R для науки о данных
- Базовые манипуляции с данными в Excel
- Продвинутый анализ данных в Excel
- Введение в визуализацию данных в Power BI
- Продвинутые методы визуализации данных в Power BI
- Понимание данных и их природы
- Техники очистки данных
- Введение в линейную регрессию
- Продвинутая регрессия с использованием градиентного бустинга
- Интерпретация и оценка моделей
- Методы иммутации данных
- Эффективное создание признаков (feature engineering)
- Логистическая регрессия и работа с несбалансированными данными
- Продвинутая классификация с использованием градиентного бустинга
- Введение в обработку естественного языка
- Анализ текстов с использованием TF-IDF
- Классификация отчетов о травмах
- Введение в TensorFlow
- Сегментация изображений в сейсмических сессиях
Обучение может проходить в 4 форматах:
- Самостоятельно
- Гибридное обучение
- Обучение с инструктором онлайн (вебинар)
- Обучение с инструктором оффлайн (в классе)
Описание форматов обучения:
- Самостоятельное обучение или электронное обучение означает, что вы можете учиться в удобное для вас время, а также контролировать объем потребляемого материала. Нет необходимости выполнять задания и проходить курсы одновременно с другими учащимися.
- Гибридное обучение или «смешанное обучение» означает, что вы можете комбинировать самостоятельное обучение или электронное обучение с традиционными занятиями в классе или вебинарами под руководством инструктора. Этот подход требует физического присутствия как учителя, так и ученика в физических или виртуальных (вебинары) классах или семинарах. Вебинар - это семинар или презентация, которая проходит в Интернете, позволяя участникам из разных мест увидеть и услышать докладчика, задать вопросы и иногда отвечать на опросы.
- Обучение под руководством инструктора, или ILT, означает, что обучение может проводиться в формате лекции или аудитории, как интерактивный семинар, как демонстрация под наблюдением и контролем квалифицированного тренера или инструктора с возможностью для учащихся практиковаться, или даже виртуально, используя инструменты видеоконференцсвязи.
При формировании групп студентов особое внимание уделяется важным критериям - одинаковый уровень знаний и интересов у всех слушателей курса, для поддержания стабильной групповой динамики во время обучения.
Групповая динамика — это развитие группы во времени, которое вызвано взаимодействием участников между собой и внешним воздействием на группу. Иначе говоря, это этапы, которые проходит тренинговая группа в процессе общения с тренером и между собой.
Оптимальный размер групп для различных видов обучения:
- Самостоятельно: 1
- С инструктором в классе: 6 – 12
- С инструктором онлайн (вебинар): 6 – 12
- Гибридное обучение: 6 – 12
- Практика в мастерских: 6 – 12
- На рабочем месте: 2 – 4
- На симуляторе: 1 – 2
Обратная связь в виде оценок и рекомендаций дается студентам при прохождении обучения с участием инструктора и сохраняется в карточке курса и профиле студента.
C целью контроля качества оказываемых услуг слушатели могут оценить качество и программу обучения. Формы оценки качества обучения отличаются для курсов с участием инструктора и тех, что проходят в формате self-paced (самостоятельно).
Для курсов с участием инструктора указываются даты начала и завершения обучения. При этом важно обращать внимание на сроки сдачи тестов, экзаменов и практических заданий. В случае пропуска указанных сроков студент может не быть допущен к завершению всей программы курса.
Личный кабинет - это пространство для хранения ваших предпочтений по обучению, результатов тестов и экзаменов, оценок о пройденном обучении, а также вашего индивидуального плана профессионального и личного развития
Пользователям личного кабинета открывается доступ к статьям и блогам по специализированным направлениям, а также возможность выставлять оценки пройденному обучению и оставлять комментарии под статьями и блогами наших инструкторов и технических авторов
Зарегистрированные пользователи личного кабинета могут иметь различные роли, включая роль студента, инструктора или разработчика контента. Однако для всех ролей, кроме роли студента, потребуется пройти дополнительную процедуру верификации для подтверждения своей квалификации
По результатам прохождения обучения студентам выдается сертификат об обучении. Все сертификаты об обучении подразделяются на три основные категории:
- Сертификат о прохождении - студенты, успешно прошедшие курс, но не сдававшие тестов и экзаменов, могут подать заявление на получение сертификата о прохождении.
- Сертификат об успешном завершении - студенты, успешно завершившие курс и сдавшие тесты, и экзамены, могут подать заявку на получение сертификата об успешном завершении, этот тип сертификата часто требуется для обязательных программ обучения.
- Подтвержденный сертификат - это проверенный сертификат, который выдается, когда учащиеся сдали экзамены под контролем специального проктора.
Копию своего сертификата об обучении в формате PDF всегда можно скачать в личном кабинете.
У вас по-прежнему будет доступ к курсу после его завершения, при условии, что ваша учетная запись активна и не скомпрометирована, а у Tecedu по-прежнему есть лицензия на данный курс. Так что, если вы хотите просмотреть конкретный контент в курсе после его завершения или повторить все заново, вы можете легко это сделать. В редких случаях преподаватели могут удалить свои курсы с торговой площадки Tecedu, или нам, возможно, придется удалить курс с платформы по юридическим причинам.
Во время прохождения обучения вы можете столкнуться с различными формами тестирования и проверки знаний. Самыми распространенными методами оценки являются:
- предварительное (base-line assessment) – для определения текущего уровня знаний и адаптации персонального учебного плана
- промежуточное – для проверки прогресса обучения
- финальное – для завершения обучения и финальной оценки знаний и навыков, может быть в виде проекта, тестирования или практического экзамена
Проезд к месту проведения очного обучения не включен в стоимость обучения. Проживание во время очного обучения может быть включено в стоимость обучения с полным пансионом.
Хотя Tecedu не является аккредитованным учебным заведением, мы предлагаем курсы на основе навыков, которые проводят настоящие эксперты в своей области, и каждый утвержденный платный курс имеет сертификат об окончании или посещаемости, подтверждающий ваши достижения.
Вы можете предварительно просмотреть образцы учебных материалов и ознакомиться с ключевой информацией о курсе на нашем веб-сайте. Вы также можете просмотреть отзывы и рекомендации студентов, которые уже прошли этот курс.
Мы хотим, чтобы вы остались довольны, поэтому практически все приобретенные курсы можно будет вернуть в течение 30 дней. Если вас не устраивает курс, вы можете запросить возврат, при условии, что запрос соответствует нашей политике возврата.
30-дневная политика возврата денег позволяет студентам получать качественные услуги по обучению с минимальными рисками, мы также должны защищать наших преподавателей от мошенничества и предоставлять им разумный график платежей. Платежи отправляются инструкторам через 30 дней, поэтому мы не будем обрабатывать запросы на возврат средств, полученные после периода возврата.
Мы оставляем за собой право по собственному усмотрению ограничивать или отклонять запросы на возмещение в случаях, когда мы считаем, что имеет место злоупотребление возмещением, включая, помимо прочего, следующее:
- Значительная часть курса была использована или загружена студентом до того, как был запрошен возврат средств.
- Студент запросил несколько возмещений за один и тот же курс.
- Студент запросил чрезмерный возврат средств.
- Пользователи, чья учетная запись заблокирована или доступ к курсам отключен из-за нарушения наших Условий или Правил доверия и безопасности.
- Мы не возвращаем деньги за услуги по подписке.
- Эти ограничения на возмещение будут применяться в пределах, допускаемых действующим законодательством.
Мы принимаем большинство международных кредитных и дебетовых карт, таких как Visa, MasterCard, American Express, JCB и Discover. Банковские переводы также принимаются.
Проведения занятий основывается на том, что преподаватель демонстрирует на интерактивной доске текст, рисунки, графики, презентации, при этом содержимое появляется в электронном блокноте у обучаемого. Специально разработанные цифровые блокнот и ручка используются для создания и редактирования текста и изображений, которые могут быть перенаправлены на любую поверхность через проектор.
Занятия напрямую транслируются онлайн, автоматически записываются и публикуются на учебном портале, что позволяет сохранять их для повторного использования в любое время, в любом месте, на любых мобильных устройствах. Это дает возможность не пропускать занятий и не отставать занятий и не отставать при прохождении нового материала.
Обучение, имитирующее реальную ситуацию, использует принципы организации игры, что позволяет будущим специалистам репетировать и оттачивать свои умения и навыки в режиме виртуальной чрезвычайной ситуации. Обучение в виде игры дает возможность установить связь между учебным занятием и реальной жизнью.
Технология предоставляет следующие возможности для обучения:
- Ориентировано под нужды пользователя
- Мгновенная обратная связь
- Самостоятельное принятие решений и выбор действий
- Лучшее усвоение и запоминание материала
- Адаптивный темп обучения с учетом индивидуальных потребностей студента
- Лучший перенос навыков, полученных в учебной ситуации, в реальные условия
Основные принципы обучения:
- Постепенное увеличение уровня сложности в игре;
- Использование упрощенного варианта проблемной ситуации;
- Действие в переменной игровой среде;
- Правильный выбор делается через экспериментирование.
Основные преимущества технологии Game Based Learning:
- Низкая степень физического риска и ответственности
- Мотивация к обучению при получении положительных эмоций от процесса;
- Практика – зеркальное отображение реальной ситуации
- Своевременная обратная связь
- Выбор различных игровых ролей
- Обучение в сотрудничестве
- Выработка собственной стратегии поведения
Проведение практических занятий онлайн с использованием технологий удалённого доступа презентаций, мультимедийных решений и виртуальной реальности:
- Лабораторные практикумы, имитирующие работу дорогостоящего стендового оборудования реальных производств
- Виртуальный эксперимент, который визуально не отличим от дистанционного выполняемого реального эксперимента
- Виртуальные приборы, являющие точной копией реальных приборов
- Математическое моделирование на выяснение физических характеристик, химического содержания исследуемого объекта или явления.