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Curso: “Introducción a la Minería de Datos (Data Mining) en la Industria del Petróleo y Gas”

 

22, 23 y 24 de agosto de 2018 – Ing. Gabriel Cuello – Buenos Aires, Argentina.

 

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data mining

 
1. Destinatarios: Profesionales de las ramas de ingeniería y técnicos afines, de las áreas de Oil & Gas y de soporte de TI, que quieran tomar conocimiento o utilizar herramientas para el análisis de datos. Es adecuado para el personal jerárquico que requiera fundamentos a la hora de decidir aplicar esta esta técnica en algún proyecto concreto.
 
Por tratarse de una introducción, se utilizará un lenguaje conceptual, no siendo necesarias ni una gran base matemática ni habilidades de programación. Será de utilidad si se cuenta con el conocimiento de fuentes de información utilizadas habitualmente en sus respectivos puestos de trabajo.

 
2. Metodología:
 
• Exposición dialogada del instructor con PowerPoints, con apuntes escritos y con apoyo visual.
• Debates intermedios.
• Cuestionarios intermedios para validar lo aprendido.
• Demostraciones de análisis en pantalla.
• Cuestionario al final de cada unidad.
• Examen integrador.
 
3. El participante aprenderá a:
 
• Identificar la interrelación existente entre los procesos de trabajo y los datos.
 
• Identificar la necesidad de integración de las fuentes de datos.
 
• Delinear cómo aumentar la calidad de los datos por medio de técnicas para fortalecer la información necesaria.
 
• Reconocer la situación actual en la industria O&G con respecto a minería de datos. Señalar ejemplos de aplicación en la industria de oil & gas.
 
• Argumentar por qué y cuándo utilizar minería de datos.
 
• Explicar qué es minería de datos.
 
• Identificar y explicar conceptualmente los algoritmos principales.
 
• Identificar y explicar cómo se representa el conocimiento extraído.
 
• Delinear qué hacer cuando los resultados de las tareas de minería no consiguen los esperados. Analizar la elección de algoritmos, identificar cuándo existe sobreajuste y polarización (bias) en la información, delinear los pasos a seguir para mitigarlos. Reconocer todo lo visto en un ejemplo integrador de lo expuesto.
 

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4. Antecedentes exitosos de este curso: El curso ha sido dictado en el año 2015 con muy buenos resultados. Más detalles próximamente.

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5. Temario:
 
Módulo I: Flujos de datos.
 
• Procesos de trabajo.
• Sistemas de información. Tipos.
• Bases de datos. Tipos.
• Rol del personal del negocio, rol del personal de TI.
• Prototipos.
• Ejemplo: Relevar un flujo de información. Detección de integración de fuentes de datos. Ejemplo: mejora de la calidad de información.
 
Módulo II: Material publicado, referencias.
 
• Panorama de publicaciones especializadas y sus tendencias.
• Listado de terminología.
• Revisión de abstracts de la bibliografía.
• Ejercicio conjunto de búsqueda de términos.
 
Módulo III: El proceso de Data Mining.
 
• Minería de datos.
• ¿Por qué data mining?
• ¿Qué es data mining?
• ¿Qué clase de datos pueden ser explotados?
• ¿Qué clase de patrones pueden ser explotados?
• Funcionalidades, categorías.
• Tecnologías utilizadas.
 
Módulo IV: Aprendizaje automático.
 
• La esencia del aprendizaje automático (Machine Learning).
• Sistemas de reconocimiento de patrones.
 
Módulo V: Algoritmos más comunes.
 
• Terminología de los algoritmos.
• Lógica difusa.
• Genéticos.
• Algoritmos de inducción.
• Análisis de conjuntos de ítems frecuentes.
• Regresión lineal.
• Regresión logística.
• Redes neuronales.
• SVM.
• K-mean clustering.
 
Módulo VI: Presentación de resultados.
 
• Teorías de la Percepción.
• Estimulación visual.
• Ejercitación. Representación del conocimiento y de los hallazgos. Árboles, reglas, lógica difusa. Herramientas de Bussiness Intelligence que resuelven escenarios de análisis y búsqueda visual.
 
Módulo VII: Mejorar los resultados.
 
• Análisis de características.
• Decidirse por un algoritmo.
• Entrenamiento y validación.
• Overfitting y bias.
• Conociendo los datos. Su importancia.
 
Módulo VIII: Caso práctico. Ejemplo de un flujo de análisis. Recolección y transformación, análisis de los datos, modelado, entrenamiento y validación. Presentación de resultados del modelo.

 
6. Acerca del instructor: Ing. Gabriel Cuello – 20 años de experiencia en la industria del petróleo y gas
 

mineria de datos

 
• Ingeniero en Electrónica (UNS), Especialista en Minería de Datos (ITBA), Ingeniero en Software (ITBA).
 
• Desde 1997 se ha desempeñado en la empresa Petrobras en diferentes posiciones. Comenzó como ingeniero en automatización, luego como ingeniero de mantenimiento, como consultor en el sector de tecnología aplicada, como ingeniero de producción y finalmente como ingeniero de datos hasta el presente. Durante esos años, ha investigado acerca de los aspectos técnicos relacionados con el uso de los datos en las diferentes áreas de conocimiento dentro de la industria del petróleo y el gas.
• A mediados del 2016 comenzó a trabajar en Pampa Energía colaborando en ciencia de datos y gestión de la información.
 

Auspician este curso:

 

Mantenimiento Mundial-001   Infor_Logo_FINAL_062612

  
 
7. Información adicional del curso “Introducción a la Minería de Datos (Data Mining) en la Industria del Petróleo y Gas”:
 
PRECIO: $ 18.000 + IVA. Las empresas del exterior deberán pagar el IVA por tratarse de un servicio brindado en Argentina.
 
FORMAS DE PAGO: Efectivo, Cheque, Transferencia, Tarjeta VISA y Tarjeta American Express.
 
CUÁNDO: 22, 23 y 24 de agosto de 2018 de 8:30hs a 17:30hs.
 
DÓNDE: Hotel Dolmen, Suipacha 1079, Buenos Aires, Argentina. Mapa del Hotel en www.hoteldolmen.com.ar
 
Para reservar habitación con tarifa especial mencione que realiza un curso de CTI Solari a reservas@hoteldolmen.com.ar
 
QUÉ INCLUYE: Certificado de asistencia, apunte, almuerzo, coffee breaks e Internet wi-fi. No incluye desayuno.
 
INFORMES: milagrosbrunini@ctisolari.com.ar
 
TELEFONOS: (+54)11.4390.4716 ó 17

 
 

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