Университет Геовебинаров

платформа дополнительного профессионального образования для геологов

Программирование в геологии с помощью нейропомощников

Обучающий курс

Регистрация открыта. Курс начнется 20 января.

О курсе

Программирование в геологии с помощью нейропомощников — это курс повышения квалификации, созданный для специалистов, стремящихся применять цифровые технологии и искусственный интеллект в анализе геологических данных. Программа сочетает основы Python, машинного обучения и практику использования нейропомощников для решения прикладных задач геоинформатики.

Основная задача курса – научиться правильно ставить задачу нейропомощнику и править те или иные его огрехи, если они есть, геофизиков, геохимиков, горных инженеров и специалистов смежных направлений, желающих повысить цифровую грамотность и освоить инструменты автоматизации обработки геологических данных.

Курс построен в формате цикла предзаписанных лекций и интерактивных вебинаров, на которых разбираются реальные примеры автоматизации геологических расчётов и визуализации данных. Такой подход позволяет гибко совмещать обучение с работой и получать практические навыки в удобное время.

Слушатели осваивают базовые принципы программирования, знакомятся с архитектурой нейросетей и учатся правильно формулировать запросы для нейропомощников. На практике участники создают собственные скрипты на Python, работают с библиотеками Pandas, Matplotlib, GeoPandas, открывают и обрабатывают геологические файлы различных форматов, визуализируют пространственные и временные данные.

Обучение проходит полностью дистанционно на Платформе Геовебинары (geowebinar.com). Продолжительность программы — 29 академических часов. По завершении курса проводится итоговая аттестация, и слушатели получают удостоверение о повышении квалификации установленного образца.

Курс предназначен для геологов и смежных специальностей, а также другие специалистов, которые стремятся эффективнее выполнять свою работу с помощью написания скриптов автоматизации.

Обучение на курсе проводится учебными группами (потоками). Размер учебной группы 15 человек.

Дата начала курса может изменяться в зависимости от скорости набора группы.

Кому подойдет курс?

Геологам, гидрогеологам

Курс поможет автоматизировать обработку и анализ полевых и лабораторных данных, повысить точность интерпретации результатов и ускорить подготовку отчётной документации

Геофизикам

Освоенные методы Python и нейропомощников упростят обработку больших объёмов сейсмических, магнитных и электрических данных, а также построение графиков, карт и профилей

Геохимикам

Инструменты анализа данных позволят эффективно работать с результатами пробоотбора, концентрациями элементов и временными рядами

Специалистам по геоинформационным системам (ГИС)

Курс поможет расширить возможности стандартных программных комплексов за счёт написания собственных скриптов и автоматизации рутинных задач

Работникам проектных, добывающих и научных организаций

Знания Python и нейросетевых технологий дадут возможность оптимизировать процессы моделирования, прогнозирования и визуализации геологических объектов

Преподавателям и аспирантам

Курс станет инструментом для внедрения современных методов обработки и анализа данных в учебные и исследовательские проекты

Преподаватели курса

Барабошкин Евгений Евгеньевич

старший инженер-исследователь Сколковского института науки и технологий

PhD (Сколтех), инженер-исследователь и специалист по применению методов машинного обучения в геологии и нефтегазовой отрасли. Окончил Геологический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова с отличием, защитил кандидатскую диссертацию в Сколковском институте науки и технологий на английском языке. С 2017 года работает в Сколтехе, где занимается научными исследованиями, разработкой и курированием программного обеспечения для анализа геологических данных, созданием и обработкой датасетов, разработкой моделей искусственного интеллекта для распознавания и классификации керна, литотипов и геологических структур. Руководит направлением DeepCore в компании Digital Petroleum, участвует в проектах по цифровой трансформации геологоразведочных процессов. Автор более 35 статей и 2 патентов, финалист акселератора Industrix «Газпром нефти». Активно развивает образовательные инициативы на платформе «Геовебинары», где ведёт рубрику «Машинное обучение в геологии»

Компетенции выпускника

Выпускники курса «Программирование в геологии с помощью нейропомощников» получают современные компетенции, востребованные в научных и производственных организациях, работающих с геологическими данными.

Слушатели умеют применять нейросетевые модели и интеллектуальных помощников для анализа, классификации и интерпретации геоинформации. Они владеют базовыми и прикладными навыками программирования на Python, знают инструменты автоматизации обработки данных, а также методы визуализации геологических показателей с использованием библиотек Pandas, Matplotlib, GeoPandas.

Освоенные навыки позволяют выпускникам эффективно решать задачи цифровой трансформации отрасли:

автоматизировать аналитические процессы в геологии и геофизике;
создавать скрипты для обработки, фильтрации и интеграции разнородных данных;
использовать нейропомощников для ускорения исследований и подготовки отчётов;
повышать точность интерпретации данных за счёт внедрения технологий машинного обучения.

Полученные компетенции делают выпускников востребованными специалистами нового поколения — цифровыми геологами, способными объединять профессиональные знания с инструментами искусственного интеллекта и программирования.

Результаты и бонусы обучения

Подтверждение квалификации

По завершению обучения вы получите Свидетельство о повышении квалификации Государственного образца.

Доступ к материалам в любое время

Все материалы сохраняются в вашем личном доступе. Повторяйте сложные разделы и закрепляйте знания в собственном темпе

Программа курса

16 часов обязательной теории

4 материала для самостоятельного обучения

Каждую неделю практическое занятие

Лекция раскрывает основы машинного обучения и современных нейросетевых технологий, применяемых в геологии. Рассматриваются ключевые типы алгоритмов — обучение с учителем и без него, глубокие нейронные сети, сверточные, рекуррентные и генеративные модели. Показано, как формируются слои сети, как проходит обучение и почему нейросети эффективно решают задачи классификации, интерпретации данных и генерации результатов.

Отдельный блок посвящен преимуществам и ограничениям алгоритмов: скорости обработки данных, снижению влияния человеческого фактора, адаптивности, а также рискам ошибок, зависимости от качества обучающей выборки и высоким вычислительным затратам. Обсуждаются способы преодоления ограничений — повышение качества данных, оптимизация архитектур, интерпретация решений и защита информации.

В лекции приводится обзор текущего состояния больших языковых моделей, их применения в научных и производственных задачах, включая геологию. Подробно рассматривается работа с нейропомощниками, токенизация, принципы генерации ответов и роль встроенных эвристик.

Финальная часть посвящена основам prompt engineering: постановке задач, формированию корректного технического задания, методам пошагового взаимодействия с моделью и использованию агентов для автоматизации процессов программирования.

Лекция раскрывает фундаментальные механизмы работы с типами данных в Python и их роль в обработке геологических массивов. Рассматриваются объекты, их свойства, изменяемость и особенности динамической типизации, влияющие на устойчивость и предсказуемость кода. Приводятся примеры поведения идентичных ссылок, копирования и преобразования структур данных, что важно при работе с объёмными моделями и таблицами .

Отдельный блок посвящён практическому использованию методов строк, списков, множеств и словарей, а также принципам эффективного использования встроенных функций для анализа геологических описаний и каталогов. Освещаются преимущества и ограничения различных форматов хранения данных — от pickle до JSON.

Значительная часть лекции посвящена работе с файлами: режимам открытия, безопасным конструкциям, принципам чтения больших объёмов данных и распространённым ошибкам, связанным с путями, кодировками и правами доступа. Рассматриваются абсолютные и относительные пути, вопросы совместимости между Windows, Linux и macOS, а также особенности сортировки файловых списков. Завершающий акцент — применение регулярных выражений как инструмента быстрого анализа структурированных текстов.

Лекция раскрывает принципы корректного преобразования данных и форматов файлов, опираясь на реальные примеры задач, с которыми сталкиваются специалисты, работающие с геологическими данными. Рассматриваются ситуации, при которых преобразования могут привести к частичной потере информации, включая изменения числовой точности, особенности работы с числами с плавающей точкой и правила безопасного приведения типов.

Отдельное внимание уделено кодировкам текстовых файлов, структуре CSV, работе с разделителями, кавычками и маркерами пропусков. Подчеркивается важность правильного выбора формата для хранения растровых и текстовых данных, различия между JPEG, PNG, TIFF и GeoTIFF, а также влияние параметров сжатия на результат.

Лекция показывает возможности использования библиотек Python — Pandas, NumPy, Matplotlib, OpenCV, Pillow — для чтения, преобразования и визуализации данных. Объясняется подход к работе с большими файлами, особенностями извлечения информации из PDF, обработкой метаданных изображений и безопасной серилизацией данных. На примерах демонстрируется, как минимизировать накопление ошибок и сохранить качество данных при работе с нейропомощниками.

Скачать программу курса

Скидки на корпоративное обучение

Приобретайте обучение для своих сотрудников для повышения их квалификации. Для крупных компаний мы выделим отдельного сотрудника для кураторства обучения, также готовы обсуждать модификацию программы под ваши потребности и индивидуальные скидки.

Ответы на часто задаваемые вопросы

Купить курс

Программирование в геологии с помощью нейропомощников

12 000 ₽

Способ оплаты

Банковская карта

Выставить счет

12 000 ₽

Остались вопросы? Напишите нам!