Resumen
Domina la programación en Python y el análisis de datos petroleros, explorando aplicaciones de IA y ML en la industria del petróleo y gas a través de la manipulación de datos, algoritmos y técnicas de regresión para desafíos de ingeniería.
Programa de estudio
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- 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
Enseñado por
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