Practicar el aprendizaje automático para ingenieros de petróleo con poco o ningún código.

Resumen

Explora aplicaciones de aprendizaje automático en ingeniería petrolera con mínima codificación. Adquiere habilidades prácticas para implementar soluciones de ML en el análisis de yacimientos y la optimización de la producción.

Programa de estudio

• Introducción al Aprendizaje Automático
Visión general de conceptos de aprendizaje automático
Importancia en la ingeniería petrolera
Breve descripción de plataformas sin código y de bajo código
• Preprocesamiento y Gestión de Datos
Tipos de datos en ingeniería petrolera
Técnicas de limpieza de datos
Manejo de datos faltantes
Introducción a herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Tableau, Power BI)
• Herramientas y Plataformas de Aprendizaje Automático
Descripción general de plataformas sin código/de bajo código (por ejemplo, DataRobot, H2O.ai)
Configuración de un entorno de aprendizaje automático
• Técnicas de Aprendizaje Supervisado en Ingeniería Petrolera
Introducción a métodos de regresión
Algoritmos de clasificación para datos de producción
Estudios de caso: Predicción de propiedades de reservorios
• Técnicas de Aprendizaje No Supervisado
Agrupamiento para la caracterización de reservorios
Reducción de dimensionalidad para conjuntos de datos complejos
Detección de anomalías en datos de sensores
• Aprendizaje Automático en el Análisis de Reservorios
Análisis de datos históricos para el rendimiento de reservorios
Pronósticos con datos de series temporales
Visualización de resultados de modelos para la toma de decisiones
• Aplicaciones en la Optimización de Producción
Identificación de ineficiencias en procesos de producción
Mantenimiento predictivo utilizando ML
Monitoreo y ajustes en tiempo real
• Proyecto Práctico
Definir un proyecto relacionado con el análisis de reservorios o la optimización de producción
Implementar una solución utilizando herramientas sin código/de bajo código
Presentar hallazgos e ideas
• Consideraciones Éticas y Mejores Prácticas
Privacidad y seguridad de datos en aplicaciones petroleras
Asegurar la transparencia e interpretabilidad del modelo
Evitar el sesgo en modelos de aprendizaje automático
• Cierre del Curso y Direcciones Futuras
Repaso de aprendizajes clave
Avance de habilidades mediante estudios adicionales
Discusión sobre tendencias emergentes en IA y ML para la ingeniería petrolera

Asignaturas

Ciencia de Datos