Введение в анализ промысловых данных на языке Python

Научим визуализировать данные, применяя библиотеки Matplotlib и Seaborn, а также оперировать данными, используя объектную модель tNavigator

Зарегистрироваться

I квартал 2024

Кому будет полезна программа

Для сотрудников нефтегазовых компаний: Инженерам-нефтяникам, Геологам, Геофизикам

Специалистам по концептуальному моделированию месторождений нефти и газа

Программа

Лекция 1

Быстрое погружение в язык Python

Лекция 2

Основы использования библиотеки NumPy

Лекция 3

Основы использования библиотеки Pandas

Лекция 4

Применение библиотек Matplotlib и Seaborn для визуализации данных

Лекция 5

Основы проверки статистических гипотезы

Практика 1

Объектная модель tNavigator

Практика 2

Примеры применения NumPy для задач нефтегазовой отрасли

Практика 3

Примеры применения Pandas для задач нефтегазовой отрасли

Практика 4

Визуализация данных нефтегазовой отрасли с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn

Практика 5

Примеры проверки статистических гипотеза

Самостоятельная работа

Выполнение индивидуального проекта по визуализации и анализу данных нефтегазовой отрасли

Руководитель программы

Гузель Наильевна Чапарова
Старший преподаватель кафедры экономической безопасности, системного анализа и контроля ТюмГУ

Эксперты программы

Инна Владимировна Гайдамак
Рустам Тагирович Алимханов

Уникальность программы и результат

✔

Применять методы обработки данных с помощью средств библиотек Pandas и NumPy

✔

Визуализировать данные, применяя библиотеки Matplotlib и Seaborn

По завершению курса вы научитесь:

✔

Проводить статистический анализ данных

✔

Выдвигать и проверять статистические гипотезы

✔

Оперировать данными, используя объектную модель tNavigator

Научитесь визуализировать данные, применяя библиотеки Matplotlib и Seaborn, а также оперировать данными, используя объектную модель tNavigator

19 900 ₽

Стоимость участия

Зарегистрироваться

I квартал 2024

Изюмникова Анастасия

По вопросам участия

8 (922) 006-03-80

Центр дополнительного профессионального образования ТюмГУ

Разработано в