Big data и машинное обучение в нефтяном инжиниринге
Форма обучения:
Очная
Продолжительность:
144 а. ч.
Дата начала обучения:
01.09.2025
О дисциплине
Дисциплина ориентирована на освоение инструментов работы с нейронными сетями и сопутствующих современных программных средств.
Цель курса — дать слушателям практический навык использования методов машинного обучения и нейронных сетей для применения в задачах инжиниринга и научных исследованиях.
Цель курса — дать слушателям практический навык использования методов машинного обучения и нейронных сетей для применения в задачах инжиниринга и научных исследованиях.
Что вас ждет по итогам обучения
Будете знать:
- основные понятия машинного обучения
- как работать с фичами: нормализация, train, test, kfold, кросс-валидация
- основные модели классического машинного обучения: линейная, логистическая модель, KNN, деревья, стекинг, R
- основные понятия машинного обучения
- как работать с фичами: нормализация, train, test, kfold, кросс-валидация
- основные модели классического машинного обучения: линейная, логистическая модель, KNN, деревья, стекинг, R
Будете уметь:
- решать прикладные задачи с помощью машинного обучения
- программировать на объектно-ориентированном языке программирования Python
- решать прикладные задачи с помощью машинного обучения
- программировать на объектно-ориентированном языке программирования Python
Будете уметь:
- разрабатывать и визуализировать модель классов
- работать с метриками, классификацией и регрессией
Будете иметь представление об основных библиотеках для исследовательского анализа данных
- разрабатывать и визуализировать модель классов
- работать с метриками, классификацией и регрессией
Будете иметь представление об основных библиотеках для исследовательского анализа данных
Будете обладать навыками:
- для работы с нейронными сетями
- в работе с полносвязными, сверточными и рекурсивными нейронными сетями с использованием библиотек OpenCV и Keras
- для работы с нейронными сетями
- в работе с полносвязными, сверточными и рекурсивными нейронными сетями с использованием библиотек OpenCV и Keras
Список необходимых документов для прохождения дисциплины
- Копия паспорта (разворот + прописка);
- Копия СНИЛС;
- Копия диплома о высшем/среднем профессиональном образовании или справка об обучении;
- Копия документа, подтверждающего трудоустройство обучающегося (копия трудового договора/трудовой книжки/выписка из трудовой книжки) - при наличии;
- Копия документа, подтверждающего инженерную квалификацию (удостоверение/свидетельство/диплом, выписка из трудовой книжки/трудовой договор с указанием должности и выполняемых трудовых функций) – при наличии;
- Заявление/согласие на обработку персональных данных.
Подать заявку на обучение
Налоговый вычет
Как оформить социальный налоговый вычет на обучение
Налоговый вычет за обучение могут получить налоговые резиденты РФ, которые работают в России и платят НДФЛ по ставке 13%
Налоговый вычет — это сумма, которая вычитается из общего дохода, облагаемого налогом (НДФЛ), и именно с этой суммы можно вернуть 13%.
Получить вычет можно за свое обучение или обучение своих детей, подопечных, братьев или сестёр. Оплата за супруга не дает права на вычет, хотя при лечении в этом случае налог возвращают
Оформить вычет за текущий год можно у работодателя, а за предыдущие годы — в налоговой инспекции, подав декларацию 3-НДФЛ
Сведения об образовательной организации
Полное наименование:
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Новосибирский национальный исследовательский государственный университет»
Сокращенное наименование:
Новосибирский государственный университет, НГУ
Лицензия на осуществление образовательной деятельности
Регистрационный номер лицензии
№ Л035-00115-54/00096949
Контакты
г. Новосибирск, Академгородок, ул. Пирогова, 2, уч.-лаб. корпус, каб. 402