Introducción a Python y la Analítica de Datos en el Sector Petrolero

Resumen

ABOUT THE COURSE:

Petroleum Data Analytics (PDA) is rapidly transforming the oil and gas industry through the integration of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML). As we look ahead, it's evident that mastering these technologies will be pivotal for shaping the future of engineering disciplines, particularly in petroleum engineering.This 12- weekcourse aims to equip the next generation of petroleum professionals with essential foundations in PDA.

While it's acknowledged that a single course cannot cover all aspects of becoming a PDA expert, it serves as a crucial starting point. Participants will gain a realistic understanding of AI and ML fundamentals as they apply to solving engineering challenges in the petroleum sector.For engineering-domain experts, transitioning into skilled AI and ML practitioners is becoming increasingly important.

The ability to harness data-driven insights through these technologies will not only optimize existing processes but also drive innovation in exploration, production, and operational efficiency within the industry.Ultimately, this course serves as a catalyst for enthusiasts and professionals alike to grasp the transformative potential of PDA. It's a step towards unlocking the future where data-driven strategies and advanced analytics play a central role in shaping the trajectory of the oil and gas industry.INTENDED AUDIENCE:

Undergraduate, post graduate and PhD students’ professional practitioner in the discipline of Petroleum Engineering, Petroleum Refinery Engineering, Chemical EngineeringPREREQUISITES:

Bachelor’s degree in any Engineering disciplineINDUSTRY SUPPORT:

ONGC,OIL, ESSAR, IOCL, CAIRN, GAIL

Programa

• Introducción a Python y Análisis de Datos de Petróleo
• Descripción del Curso
Introducción a los objetivos y resultados del curso
Importancia de la IA y el ML en la ingeniería petrolera
• Semana 1-2: Fundamentos de Programación en Python
Sintaxis de Python y conceptos básicos de programación
Estructuras de datos: listas, tuplas, diccionarios
Funciones y módulos en Python
• Semana 3-4: Manejo de Datos con Python
Introducción a NumPy y Pandas
Limpieza y preprocesamiento de datos
Técnicas de visualización de datos usando Matplotlib y Seaborn
• Semana 5-6: Introducción al Aprendizaje Automático
Fundamentos de conceptos de aprendizaje automático
Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
Introducción a scikit-learn
• Semana 7-8: Aplicaciones de Aprendizaje Automático en Ingeniería Petrolera
Estudios de caso de ML en exploración y producción
Modelado predictivo para la gestión de yacimientos
Reconocimiento de patrones en datos sísmicos
• Semana 9-10: Análisis Avanzados en Datos de Petróleo
Análisis de series temporales para datos de producción
Detección de anomalías en operaciones de perforación
Técnicas de optimización en la gestión de yacimientos
• Semana 11: Innovación Impulsada por la IA en la Industria del Petróleo y Gas
Impacto de la IA en la eficiencia operativa
Usos innovadores del ML en la exploración petrolera
• Semana 12: Trabajo de Proyecto y Direcciones Futuras
Proyecto final: Aplicación real de PDA
Discusión sobre tendencias y tecnologías emergentes
• Cierre del Curso
Revisión de conceptos clave
Sesión de preguntas y respuestas y retroalimentación

---

Impartido por

Prof. Archana

---

Materias

Programming