/

Главная / Учебный центр / Вендоры / Академия Анализа Данных / Современные статистические методы и технологии Data Mining в задачах анализа геологических данных

Современные статистические методы и технологии Data Mining в задачах анализа геологических данных

0008
  • Формат проведения:
  • Уровень: продвинутый
  • Продолжительность: 15 ак. часов

В уникальном курсе излагаются основы современных технологий анализа геологических данных, включая мультиэлементный анализ проб, данных каротажа, геофизических данных, спектрального анализа и др.

Особенностью курса является сочетание статистических методов (дисперсионный анализ, факторный анализ, кластерный анализ) с технологиями дейта майнинга и машинного обучения, включая нейронные сети, CART модели, многомерные адаптивные сплайны, случайные леса для построения нелинейных моделей зависимости и задач классификации.

Использование технологий нейронных сетей и машинного обучения является уникальным достижением в современном анализе геологических, геофизических, каротажных данных. 


Расписание и цены

Стоимость и формат проведения курса:

  • очный (дневной, в аудитории) 56000 руб.

Формат, место и дата проведения обучения согласовываются индивидуально.

Оставьте запрос на обучение, заполнив форму ниже. Менеджер Учебного центра свяжется с вами для согласования времени и места проведения курса.

Запрос курса
  • *
  • *
  • *
    Ваш пароль для входа в личный кабинет будет сгенерирован и отправлен на e-mail автоматически
  • *

    Например,
  • *
  • *
  • *
  • Период *

  • *
  • Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных. Мы, ЗАО «СофтЛайн Интернейшнл» и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных».
О курсе

В ходе курса излагаются также геостатистические модели, включая вариограммы, кригинг и др., проводится интенсивный тренинг на выбранной аналитической платформе.

В курсе используются уникальные кейсы предиктивного моделирования и прогнозирования результатов ГРП (Гидроразры́ва пласта́ fracking), подбор технологий под реальные геологические данные с целью минимизации риска осложнений и др.

Благодаря современным аналитическим технологиям машинного обучения открываются уникальные возможности исследования больших объемов данных, проводить весь комплекс современных исследований в единой аналитической среде и качественно повысить эффективность исследований.

О курсе

  1. Структура геологических данных
  2. Чистка, верификация, заполнение пропусков
  3. Описательный анализ данных, группировка
  4. Основные вероятностные распределения: нормальное, логнормальное, гамма распределение, гистограммы, подгонка распределений к реальным данным
  5. Визуальный анализ данных
  6. Корреляционный и кросс-корреляционный анализ данных
  7. Дисперсионный анализ (ANOVA)
  8. Построение многомерных регрессионных моделей: метод включения, метод исключения предикторов, стандартная регрессия
  9. Факторный анализ, метод главных компонент, сокращение размерности
  10. Кластерный анализ
  11. Нейронные сети РБФ, восстановление нелинейных зависимостей
  12. Методы дейта майнинга построения предиктивных моделей
    • CART методы
    • Многомерные адаптивные сплайны
  13. Методы дейта майнинга построения моделей классификации
    • CART методы: построение моделей, кросс-проверка, интерпретация
    • CHAID методы
  14. Методы нейронных сетей построения предсказательных моделей:
    • Многослойные персептроны
    • Радиальные базисные функции
    • Сети Кохонена
  15. Язык PMML (Predictive Model Markup Language) сохранения предиктивных моделей
  16. Геостатистические методы:
    • Построение и исследование вариограмм
    • Кригинг и другие методы пространственной интерполяции
  17. Примеры
  18. Вопросы-ответы
  19. Обсуждение задач слушателей
Отзывы