Университет Геовебинаров

платформа дополнительного профессионального образования для геологов

Программирование в геологии с помощью нейропомощников. Группа III

Обучающий курс

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.

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

22 вопроса финального тестирования

8 практических занятий

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

Бронирование мест в группе

Мы предоставляем возможность забронировать место в группе обучения по данному курсу без оплаты. По мере набора группы мы сообщим вам о необходимости оплатить обучение и пришлем счет. При этом, просим учесть, что приоритет зачисления отдается абитуриентам, фактически оплатившим обучение.

Купить курс

Программирование в геологии с помощью нейропомощников. Группа III

15 000 ₽

Способ оплаты

Банковская карта

Выставить счет

15 000 ₽

Остались вопросы? Напишите нам!