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

Resumen

SOBRE EL CURSO:

La Analítica de Datos del Petróleo (PDA, por sus siglas en inglés) está transformando rápidamente la industria del petróleo y el gas a través de la integración de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML). Al mirar hacia adelante, es evidente que dominar estas tecnologías será crucial para dar forma al futuro de las disciplinas de ingeniería, particularmente en la ingeniería petrolera.

Este curso de 12 semanas tiene como objetivo equipar a la próxima generación de profesionales del petróleo con fundamentos esenciales en PDA. Si bien se reconoce que un solo curso no puede cubrir todos los aspectos para convertirse en un experto en PDA, sirve como un punto de partida crucial.

Los participantes adquirirán una comprensión realista de los fundamentos de IA y ML a medida que se aplican para resolver desafíos de ingeniería en el sector del petróleo. Para los expertos en el dominio de la ingeniería, la transición hacia ser practicantes hábiles en IA y ML se está volviendo cada vez más importante.

La capacidad de aprovechar las perspectivas impulsadas por los datos a través de estas tecnologías no solo optimizará los procesos existentes, sino que también impulsará la innovación en la exploración, producción y eficiencia operativa dentro de la industria. En última instancia, este curso sirve como un catalizador tanto para entusiastas como para profesionales para comprender el potencial transformador de la PDA.

Es un paso hacia desbloquear el futuro donde las estrategias basadas en datos y la analítica avanzada juegan un papel central en dar forma a la trayectoria de la industria del petróleo y el gas. AUDIENCIA DESTINADA:

Estudiantes de pregrado, postgrado y doctorado, profesionales practicantes en la disciplina de Ingeniería Petrolera, Ingeniería de Refinería de Petróleo, Ingeniería Química.

PRERREQUISITOS:

Título de licenciatura en cualquier disciplina de Ingeniería. APOYO DE LA INDUSTRIA:

ONGC, OIL, ESSAR, IOCL, CAIRN, GAIL.

Programa de estudio

• 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

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Enseñado por

Prof. Archana

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Asignaturas

Programación