Introducción al Big Data y Analytics en la Industria del Petróleo y del Gas

Introducción al Big Data y Analytics en la Industria del Petróleo y del Gas
- IN COMPANY -

Carga Horaria

14 horas

Objetivos

Proporcionar a los asistentes un marco conceptual general que permita contextualizar a los problemas de la industria en el marco de estas nuevas tecnologías.

A quién esta dirigido

Ingenieros, Geólogos, Analistas de Proceso y/u Personal de IT, tanto de Upstream como de Downstream que se relacionen y/u interesen en el Análisis de Datos y que deseen interiorizarse en las oportunidades de mejora que proponen estas tecnologías a su función laboral y a los resultados plausibles de ser obtenidos.

Programa

1- Definiciones:
Que son Datos, Información, Conocimiento y Sabiduría?
Curva de Valor de Analytics.
Datos Estructurados y No Estructurados.
Qué relación hay entre los Datos, los Hechos y los Problemas?
Modelo y Patrón: Que son?
Iteratividad e Interactividad?

2 – Conceptos:
Probabilidades y Estadística:
Probabilidad, Riesgo e Incertidumbre.
Discriminación y Concentración.
Correlación y Causalidad.
Lo Univariado y Multivariado
Lo Paramétrico y lo No Paramétrico.
Orden y Complejidad. Entropía e Información.
Distribuciones.

Definiciones de Big Data, Analytics, IIoT, Fast Data y CEP:
Algunas Herramientas de BIG DATA: HDFS, Map Reduce, Spark, Flume.
Cloud or not Cloud?
Definiciones de Analytics:
Inteligencia Artificial, Machine Learning y Data Mining:
Lo Supervisado y No Supervisado.
Objetivo y Objetivo Técnico.

TAREAS:
Asociación.
Segmentación.
Inferencia.
Predicción.
Pronósticos.
Visualización de Información.
Simulación.

3 – Casos de Aplicación y Taller de Identificación de problemas tratables

Instructores

Estanislao Martin Irigoyen

Físico de formación, contando con 22 años de experiencia en el desarrollo e implementación de soluciones basadas en Analytics. Es Socio Gerente en INTELIGENTIA SRL, empresa dedicada al desarrollo e implementación de Soluciones Analíticas. En el pasado se ha desempeñado como analista de Inteligencia de Negocios, Inteligencia Artificial y Data Mining en el equipo de Exploración de Datos Internacional Health Services Argentina, como Consultor y Docente en Estadística y Data Mining en SPSS Argentina y como consultor en SAS Institute Argentina implementando soluciones basadas en Data Mining y Analytics. A lo largo de su carrera a desarrollado e implementado soluciones en las siguientes industrias: Petróleo/Gas y Energía, Manufactura, Agro Negocios, Agro Químicos, Retail, Farmacéutica, Bancario/Financiera, Salud, Logística, Telefónicas, Seguros, Medios, etc. Ha contribuido a la disciplina desarrollando y/o implementado diversos algoritmos y/o técnicas de análisis de información, de procesamiento en tiempo real y/o de grandes volúmenes de datos. En el ámbito docente ha sido docente auxiliar en carreras de grado en la Universidad de Buenos Aires en materias de Cs. Físicas, Cs. Económicas y en materias de Data Mining e Inteligencia Artificial en Cs de la Computación. Ha sido docente en diversos programas de extensión y postgrado en el IAE, en la UAI, en CAECE y en la UB en temáticas de Data Mining, Analytics y Big Data, desempeñándose como investigador y desarrollador de tecnologías en el Instituto Nacional de Tecnología Industrial (INTI), como Becario de Investigación en la Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires (CIC) y en la Fundación Techint/UBA.