Дата | Формат | Место проведения | Язык | Цена | |
---|---|---|---|---|---|
В настоящее время данный курс проводится только во внутрикорпоративном формате. | |||||
Специальное предложение |
В условиях стремительно меняющегося технологического ландшафта наука о данных и машинное обучение становятся трансформирующими силами во многих отраслях. Традиционно медлительная в принятии таких новшеств нефтегазовая промышленность теперь активно внедряет эти технологии для повышения эффективности операций и усилий по разведке. В ответ на растущий спрос мы разработали комплексный учебный курс, специально предназначенный для профессионалов нефтегазовой отрасли, стремящихся использовать возможности анализа данных и машинного обучения в своих проектах и операциях.
Курс начинается с введения в Python — одного из самых широко используемых языков программирования в науке о данных. В нем подчеркивается его прикладное значение для отрасли, обучая участников написанию эффективных программ на Python и использованию его библиотек, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib и SciPy, для числовых операций, ввода/вывода данных, научной визуализации и интерполяции соответственно.
Второй модуль углубляется в анализ данных и визуализацию, сосредотачиваясь на техниках, важных для нефтегазовой промышленности. Участники овладеют навыками управления очисткой данных, создания различных визуализаций, обработки пропущенных данных и интерактивной визуализации с использованием таких инструментов, как Plotly.
Третий модуль посвящен анализу данных о производстве и прогнозированию. Здесь участники научатся проводить анализ временных рядов, визуализировать данные о производстве, выявлять и устранять выбросы, а также выполнять анализ кривых снижения и неопределенности. Эти навыки жизненно важны для максимизации эффективности и предсказуемости производственных операций в нефтегазовом секторе.
Курс затем переходит к изучению применения машинного обучения, как для классификации литофаций, так и для синтеза данных каротажа скважин. Участники будут введены в процесс создания и оценки моделей классификации и регрессии, что позволит им эффективно классифицировать литофации и прогнозировать данные каротажа скважин.
Наконец, восьмой модуль представляет собой комплексное введение в основные понятия машинного обучения, охватывающее критически важные концепции, такие как обучение с учителем и без учителя, уменьшение размерности и объяснимое машинное обучение. В этот модуль интегрированы практические семинары, которые позволят участникам применить свои знания на практике, реконструируя данные каротажа с помощью случайных лесов и выполняя обнаружение выбросов и кластеризацию.
По завершении курса участники не только приобретут прочную основу в программировании на Python и анализе данных, но и поймут, как внедрять модели машинного обучения в своих нефтегазовых операциях и проектах. Этот курс представляет собой отличную возможность для профессионалов отрасли, таких как петрофизики, геологи, инженеры, ИТ-специалисты и менеджеры проектов, повысить свои навыки и знания в соответствии с тенденциями отрасли, что улучшит как их индивидуальные способности, так и конкурентоспособность их организации.
• Петрофизики: Профессионалы, специализирующиеся на изучении физических и химических свойств пород и их взаимодействия с жидкостями.
• Геологи: Эксперты, занимающиеся изучением твердой и жидкой материи, составляющей Землю и другие планеты.
• Инженеры по добыче: Специалисты, которые контролируют и оптимизируют добычу углеводородов в нефтегазовых операциях.
• Инженеры-резервуарщики: Инженеры, ответственные за оптимизацию добычи нефти и газа посредством правильного размещения скважин, скоростей добычи и методов повышения нефтеотдачи.
• ИТ-специалисты: Те, кто управляет и обеспечивает эффективное использование ИТ-ресурсов в организации.
• Инженеры-нефтяники: Эксперты, разрабатывающие методы извлечения нефти и газа из месторождений, расположенных под землей.
• Проектные инженеры и менеджеры: Профессионалы, которые контролируют нефтегазовые проекты, обеспечивая их безопасное, бюджетное и своевременное завершение.
• Программисты: Лица, ответственные за написание, тестирование и сопровождение кода, составляющего программное обеспечение.
Кроме того, этот курс также подходит для любых лиц, которые интересуются программированием на Python, наукой о данных, машинным обучением и их потенциальными применениями в нефтегазовой отрасли.
- Писать эффективные программы на Python: Использовать возможности Python для числовых операций, обработки данных и научной визуализации, специально адаптированные для нефтегазовой отрасли
- Анализировать и визуализировать данные: Выполнять продвинутые методы анализа и визуализации данных в нефтегазовой отрасли, включая управление проблемами с пропущенными данными и создание интерактивных графиков
- Прогнозировать данные о производстве: Проводить анализ временных рядов данных о производстве, эффективно их визуализировать, выявлять и устранять выбросы, а также выполнять анализ кривых снижения и неопределенности
- Применять машинное обучение для классификации: Разрабатывать модели классификации литофаций с использованием машинного обучения, понимать, как считывать и визуализировать данные каротажа скважин и литофаций, использовать классификаторы в Scikit-Learn и оценивать их производительность с помощью перекрёстной проверки
- Применять машинное обучение для регрессии: Использовать регрессию для синтеза данных каротажа скважин, изучать регрессоры в Scikit-Learn и оценивать их производительность с помощью перекрёстной проверки
- Понимать основы машинного обучения: Освоить базовые концепции и типы машинного обучения, использовать Scikit-learn в Python для задач машинного обучения, применять обучение с учителем с использованием регрессии и выполнять практические задания, такие как реконструкция данных каротажа с использованием случайных лесов
- Использовать методы обучения без учителя: Изучить основы обучения без учителя для уменьшения размерности, кластеризации и обнаружения выбросов, с акцентом на практические приложения, такие как обнаружение выбросов и кластеризация данных каротажа
- Интерпретировать модели машинного обучения: Понять основы объяснимого машинного обучения для интерпретации прогнозов, сделанных моделями машинного обучения, и определить важность различных переменных
- Основы программирования на Python
- Использование NumPy для числовых операций
- Оптимизация циклов с помощью списковых включений
- Создание научных графиков с помощью Matplotlib
- Управление вводом и выводом данных с помощью NumPy и Pandas
- Введение в интерполяцию с SciPy
- Методы загрузки, очистки и подготовки данных
- Использование Pandas для продвинутого анализа данных
- Создание визуализаций данных (столбчатые диаграммы, круговые диаграммы, ящичные графики, KDE-графики)
- Интерактивная визуализация с Plotly
- Управление проблемами с пропущенными данными в нефтегазовой отрасли
- Анализ временных рядов данных о производстве
- Методы визуализации данных о производстве
- Обнаружение и устранение выбросов в данных о производстве
- Полное руководство по анализу кривых снижения
- Анализ неопределенности в анализе кривых снижения
- Введение в рабочие процессы моделирования классификации
- Чтение и визуализация данных каротажа скважин и литофаций
- Руководство по классификаторам в Scikit-Learn
- Оценка производительности классификаторов с помощью перекрёстной проверки
- Введение в рабочие процессы моделирования регрессии
- Чтение данных каротажа и визуализация литофаций
- Обзор регрессоров в Scikit-Learn
- Оценка производительности регрессоров с помощью перекрёстной проверки
- Введение в машинное обучение: основы и типы
- Scikit-learn в Python: раскрытие конвейеров и рабочих процессов
- Обучение с учителем с использованием регрессии: от линейной до регрессии случайного леса
- Практическое занятие: реконструкция данных каротажа с использованием случайных лесов
- Обучение без учителя: уменьшение размерности, кластеризация и обнаружение выбросов
- Практическое занятие: обнаружение выбросов и кластеризация данных каротажа
- Объяснимое машинное обучение: расшифровка «черного ящика» моделей машинного обучения
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.