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Débute 24 June 2025 23:01

Se termine 24 June 2025

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Introduction à Python et à l'analyse des données pétrolières

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.
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Aperçu

À PROPOS DU COURS :

L'analyse de données pétrolières (PDA) transforme rapidement l'industrie pétrolière et gazière grâce à l'intégration de l'Intelligence Artificielle (IA) et de l'Apprentissage Machine (AM). En regardant vers l'avenir, il est évident que maîtriser ces technologies sera crucial pour façonner l'avenir des disciplines de l'ingénierie, en particulier en ingénierie pétrolière.

Ce cours de 12 semaines vise à doter la prochaine génération de professionnels du pétrole des bases essentielles en PDA. Bien qu'il soit reconnu qu'un seul cours ne peut couvrir tous les aspects pour devenir un expert en PDA, il sert de point de départ crucial.

Les participants acquerront une compréhension réaliste des fondamentaux de l'IA et de l'AM appliqués à la résolution de défis d'ingénierie dans le secteur pétrolier. Pour les experts du domaine de l'ingénierie, la transition vers des praticiens compétents en IA et AM devient de plus en plus importante.

La capacité d'exploiter les connaissances basées sur les données grâce à ces technologies ne se contentera pas d'optimiser les processus existants, mais stimulera également l'innovation dans l'exploration, la production et l'efficacité opérationnelle au sein de l'industrie. En fin de compte, ce cours sert de catalyseur pour les passionnés et les professionnels pour saisir le potentiel transformateur de la PDA.

C'est une étape vers la libération d'un avenir où les stratégies basées sur les données et l'analytique avancée jouent un rôle central dans le façonnement de la trajectoire de l'industrie pétrolière et gazière. PUBLIC VISÉ :

Étudiants de premier cycle, de troisième cycle et doctorants, praticiens professionnels dans la discipline de l'Ingénierie Pétrolière, Ingénierie de Raffinage Pétrolier, Ingénierie Chimique.

PRÉREQUIS :

Diplôme de licence dans toute discipline d'ingénierie SOUTIEN INDUSTRIEL :

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

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


Sujets

Programmation