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तेल और गैस के लिए डेटा विश्लेषण (Data Analytics) और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence)

तेल और गैस क्षेत्र के इंजीनियरों, भूवैज्ञानिकों, संचालन, रखरखाव और HSE कर्मचारियों तथा प्रबंधकों के लिए डेटा विश्लेषण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का व्यावहारिक परिचय। इसमें प्रोग्रामिंग की ज़रूरत नहीं है। इसमें ऑयलफील्ड डेटा और उसकी गुणवत्ता से जुड़ी समस्याएँ, बुनियादी सांख्यिकी, डैशबोर्ड, मशीन लर्निंग की अवधारणाएँ, उद्योग के वास्तविक उपयोग के मामले और जनरेटिव AI शामिल हैं। अंत में बताया गया है कि विश्लेषण परियोजना कैसे चलाएँ और डेटा तथा मॉडल का सुरक्षित संचालन और प्रबंधन कैसे करें।

प्रशिक्षक iCompetent

मॉड्यूल
7
लेसन
33
अवधि
4 घं 59 मि
स्तर
शुरुआती
क्विज़
7 मूल्यांकित

कोर्स सामग्री

7 मॉड्यूल · 33 लेसन · 4 घं 59 मि

तेल और गैस संचालन में डेटा क्यों मायने रखता है, यह कहाँ से आता है, डेटा के मुख्य प्रकार कौन-से हैं और डेटा को निर्णयों में बदलने वाले विश्लेषण के चार प्रकार कौन-से हैं।

  • तेल और गैस में डेटा क्यों महत्वपूर्ण है
    प्रीव्यू
    8 मिनट
  • तेल क्षेत्र का डेटा कहाँ से आता है9 मिनट
  • डेटा परिदृश्य: डेटा के पाँच प्रकार9 मिनट
  • एनालिटिक्स के चार प्रकार9 मिनट
  • तेल और गैस में डेटा — क्विज़6 प्रश्न · उत्तीर्ण अंक 70%

शामिल विषय

डेटा विश्लेषण (Data Analytics)
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence)
मशीन लर्निंग (Machine Learning)
डेटा गुणवत्ता (Data Quality)
जनरेटिव AI (Generative AI)
पूर्वानुमानित रखरखाव (Predictive Maintenance)
डेटा गवर्नेंस (Data Governance)

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हम यही सामग्री क्लासरूम और इन-हाउस प्रोग्राम के रूप में भी प्रदान करते हैं, जो आपकी टीम और आपकी साइट के अनुसार तैयार की जाती है।

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