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Machine Learning II – Regresión No-Lineal aplicado al “Upstream” de petróleo y Gas.

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Machine Learning II – Regresión No-Lineal aplicado al “Upstream” de petróleo y Gas.

Interesado en este curso cómo in-house para tu empresa? Contactar a Luis Vergara al correo luifer@ou.edu

Este curso permitirá al estudiante usar métodos de análisis de datos (Machine Learning) basados en los algoritmos de regresión lineal y no-lineal. Durante la clase, los estudiantes realizaran ejercicios prácticos de aprendizaje junto con el instructor con el fin de familiarizarse con los conceptos de los algoritmos de regresión, especialmente con énfasis en la regresión no-lineal.Todos los ejercicios se ejecutarán utilizando Excel® como la herramienta principal. La clase permitirá a los ingenieros y geólogos realizar análisis de datos detallados sobre diferentes bases de datos que incluirán información geológica, así como datos de ingeniería. Como resultado del curso, el alumno podrá determinar cuales son las variables presentes en su yacimiento que determinan el resultado de los pozos, así como cuantificar el impacto de cada variable de manera individual.

Temas

1.Principios de pensamiento lógico

2. Prueba de Hipotesis

3. Introducción a la regresión lineal

MÁS INFORMACIÓN


Luis Carlos Rodríguez

Ingeniero de Petróleo con Maestría en Ingeniería de la Universidad de Oklahoma y Maestría en Administración de Empresas de la Universidad de Rice. Luis lleva más de 20 años en la Industria trabajando en diferentes activos a nivel internacional. Trabajó en el extremo sur de América en la helada Patagonia argentina, así como en las selvas colombianas en el campo de Caño Limón. Más recientemente, Luis ha estado en los Estados Unidos trabajando en la industria del "Shale". Ha trabajado en varias cuencas de diferentes "Shales", incluidas Marcellus en Pensilvania, Woodford en el área de Oklahoma, así como Eagle Ford y Permian en Texas y New México.