Назад

Pyhton для анализа данных в нефтяной промышленности

Работающий продукт
TechNet
Новые производственные технологии
Республика Башкортостан
Уфимский государственный нефтяной технический университет
Цифровой профиль команды

Описание проекта

Важной задачей высшего инженерного образования является преобразование узкоспециализированных знаний в учебно-научные с возможностью быстрого перепрофилирования под насущные учебные и научно-исследовательские задачи. Изучение языков программирования позволяют лишь частично решить эту проблему. Существенным недостатком изучения языков программирования является отрыв от реальных объектов, что отрицательно сказывается на инженерной подготовке специалистов.

Данный проект согласно предполагает проектный подход, который позволит развитию слеш-карьерной траектории студента, в ходе изучения данного курса каждый студент выполнит свою индивидуальную работу и полученные навыки позволят ему определить свой карьерный рост. Созданный программный продукт будут тиражировать и применять при обучении студентов других вузов.

Уникальность проекта состоит в сочетании знаний в области программирования и моделирования случайных событий в нефтегазовом деле. Создание программного продукта, который позволяет проводить исследования в моделировании случайных событий в нефтегазовом деле.

Цели проекта:

- изучить язык Python и научиться применять его для решения задач моделирования случайных событий в нефтегазовом деле

- обучение студентов современным методам работы с данными на основе Python в нефтегазовой отрасли.

Задачи, решаемые при выполнении проекта:

• Изучить базовый синтаксис языка Python.

• Изучить основные стандартные модули языка Python.

• Изучить основы функционального программирования в Python.

• Изучить основы математического моделирования и программирование в Python, для решения задач в нефтегазовой отрасли

Курс научит решать основные задачи моделирования с помощью работы с Python и его библиотеками. В результате этого студенты смогут строить продвинутые визуализации, находить взаимосвязи в данных, делать прогнозы и обучаться моделированию прогноза. В ходе изучения курса студенты освоят 11 библиотек Python для анализа данных и научатся с помощью простого кода проводить манипуляции над данными и строить прогноз. Курс создан для тех, кто, имея базовые знания в нефтегазовом деле, научится пользоваться инструментом прогнозирования.


Презентации

Пульс

Пока еще в пульсе нет записей

Достижения

Участник акселератора ПУТП 2023

Команда

Контакты

Экспертная система
НАВЕРХ