Машинное обучение при анализе геолого-геофизических данных
Machine learning
Программа повышения квалификации для специалистов, желающих применять технологии анализа данных в геологии, геофизике и смежных отраслях
Python
AI
Программа разработана:
Для автоматизации процессов и повышения эффективности работы с данными
Для практического применения в решении задач интерпретации и обработки геолого-геофизических данных
Программа объединяет освоение ключевых инструментов анализа данных с применением Python, основ Data Science и практических методов машинного обучения
На каждом этапе слушатели будут создавать прототипы решений реальных индустриальных задач, что позволит сразу внедрить полученные знания в профессиональную практику
02
01
записаться
Для кого подходит программа?
03
02
Менеджеры и руководители проектов, заинтересованные в автоматизации процессов обработки и интерпретации данных
01
Интерпретаторы и обработчики данных, работающие с геолого-геофизическими данными
04
Новички в машинном обучении, имеющие опыт работы с геологоразведочными данными или образование в этой области
Программа рассчитана на специалистов с базовыми знаниями геологии и геофизики

Предварительные навыки программирования не требуются, так как курс включает вводный модуль по Python
Геологи, геофизики, инженеры и аналитики, которые хотят освоить технологии машинного обучения
записаться
Какие задачи вы сможете решать после прохождения курса?
Автоматизация анализа геолого-геофизических данных с помощью Python
Улучшение качества интерпретации данных сейсморазведки
Прогнозирование петрофизических свойств горных пород на основе данных геофизических исследований
  • Определения структур и ловушек для нефти и газа
  • Прогнозирования и анализа напряженно-деформированного состояния среды
  • Подавления шумов в сейсмических данных
записаться
Построение и использование моделей машинного обучения для:
После прохождения курса вы получите
04
Удостоверение о повышении квалификации, подтверждающий ваш уровень знаний
03
Готовые решения для обработки и анализа данных вашей компании
02
Навыки работы с Python и популярными библиотеками для анализа данных
01
Компетенции для внедрения машинного обучения в рабочие процессы
Формат обучения
Поддержка кураторов
Самостоятельные практические задания
3 модуль в очной форме
Практика: решение задач на реальных данных
Видеоуроки
Длительность: 70 академических часов
Формат: очное | дистанционное | смешанное обучение
ПРОГРАММА КУРСА
О нас
Передовая инженерная школа НГУ «Когнитивная инженерия» (ПИШ НГУ) — это масштабный проект, направленный на объединение передовых инженерных решений, научных знаний и предпринимательских компетенций, чтобы преодолевать технологические барьеры и готовить высококлассных специалистов, способных создавать высокотехнологичные продукты и руководить инженерными командами.
Преподаватель
Младший научный сотрудник НГУ

Преподаватель курса «Программирование для геофизиков» с 2021 года

Преподаватель курса «Машинное обучение для обработки геолого-геофизических данных» с 2022 года

Победитель конкурса «Студенческий стартап» от фонда содействия инновациям
Александр Камашев
Дистанционное
65000 ₽
  • Живые вебинары с экспертом

  • Самостоятельные практические задания

  • Вебинары «Вопрос-ответ»

  • Общий чат с экспертом

  • Доступ в систему дистанционного обучения 6 месяцев
Очное
80000 ₽
  • Очная практика с экспертом

  • Методические материалы

  • Кофебрейки

  • Общий чат с экспертом

  • Сопровождение после окончания программы
подать заявку
подать заявку
Стоимость обучения
Начните уже сейчас внедрять машинное обучение в свои рабочие процессы и получите поддержку от наших преподавателей
Кто уже проходил обучение у нас


Евгений Буравлев

+7-913-144-06-50

e.buravlev@nsu.ru
КОНТАКТЫ