close facebook google+ habr instagram linkedin arrow-right phone telegram twitter user vk youtube upload close menu-stroke search lock

Современные статистические методы и технологии дейта майнинга в задачах анализа и интерпретации геологических данных

007-АА

Особенностью курса является сочетание классических 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.

Курс читается по запросу слушателей в индивидуальном или корпоративном формате

Продолжительность: 15 акад.часов / 3 дня

Стоимость: 35 000 руб. за слушателя

Подробнее

Современные статистические методы и технологии дейта майнинга в задачах анализа и интерпретации геологических данных

средний

Уровень

15 ак. часа

Продолжительность
Производитель:
Направление:
  • Расписание и цены

    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.

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

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

    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 вероятности 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.

    Курс читается по запросу слушателей в индивидуальном или корпоративном формате

    Продолжительность: 15 акад.часов / 3 дня

    Стоимость: 35 000 руб. за слушателя

    Программа курса:

    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
    10. Метод главных компонент, сокращение размерности
    11. Кластерный анализ: метод k-средних, иерархическая кластеризация, DBSCAN
    12. Нейронные сети РБФ, восстановление нелинейных зависимостей
    13. Методы дейта майнинга построения предиктивных моделей
      • CART методы
      • Многомерные адаптивные сплайны
    14. Методы дейта майнинга построения моделей классификации
      • CART методы: построение моделей, кросс-проверка, интерпретация
      • CHAID методы
    15. Методы нейронных сетей построения предсказательных моделей:
      • Многослойные персептроны
      • Радиальные базисные функции
      • Сети Кохонена
    16. Язык PMML (Predictive Model Markup Language) сохранения предиктивных моделей
    17. Геостатистические методы:
      • Построение и исследование вариограмм
      • Кригинг и другие методы пространственной интерполяции
    18. Примеры
    19. Вопросы-ответы
    20. Обсуждение задач слушателей
  • Отзывы
    Отзывов нет.
    Чтобы оставить отзыв, необходимо войти
Связаться с менеджером

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».

Заявка

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.

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».