Introduction à Python et à l'analyse des données pétrolières

Aperçu

Maîtrisez la programmation en Python et l'analyse des données pétrolières, en explorant les applications de l'IA et du ML dans l'industrie pétrolière grâce à la manipulation de données, aux algorithmes et aux techniques de régression pour relever les défis techniques.

Programme

- Introduction à Python et à l'analyse des données pétrolières - Aperçu du cours -- Introduction aux objectifs et résultats du cours -- Importance de l'IA et de l'apprentissage automatique en ingénierie pétrolière - Semaine 1-2 : Notions essentielles de programmation en Python -- Syntaxe Python et concepts de base de la programmation -- Structures de données : listes, tuples, dictionnaires -- Fonctions et modules en Python - Semaine 3-4 : Gestion des données avec Python -- Introduction à NumPy et Pandas -- Nettoyage et prétraitement des données -- Techniques de visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn - Semaine 5-6 : Introduction à l'apprentissage automatique -- Notions de base des concepts d'apprentissage automatique -- Apprentissage supervisé vs non supervisé -- Introduction à scikit-learn - Semaine 7-8 : Applications de l'apprentissage automatique en ingénierie pétrolière -- Études de cas de l'AA dans l'exploration et la production -- Modélisation prédictive pour la gestion des réservoirs -- Reconnaissance de motifs dans les données sismiques - Semaine 9-10 : Analyse avancée des données pétrolières -- Analyse de séries chronologiques pour les données de production -- Détection d'anomalies dans les opérations de forage -- Techniques d'optimisation dans la gestion des réservoirs - Semaine 11 : Innovation pilotée par l'IA dans l'industrie pétrolière et gazière -- Impact de l'IA sur l'efficacité opérationnelle -- Utilisations innovantes de l'AA dans l'exploration pétrolière - Semaine 12 : Travail de projet et orientations futures -- Projet de synthèse : Application réelle de l’APD -- Discussion sur les tendances et technologies émergentes - Conclusion du cours -- Revue des concepts clés -- Session de questions-réponses et de retour d'expérience

Enseigné par

Prof. Archana

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