Роботизация производственных процессов, активное внедрение киберсистем, развитие интернета вещей и искусственного интеллекта стремительно набирает обороты. В этой связи подготовка специалистов, умеющих применять информационно-коммуникационные технологии для обработки и интерпретации геолого-геофизических данных и анализа сложных систем является актуальной задачей развития нефтегазовой отрасли.

Отобранные в рамках хакатона слушатели под руководством ведущих экспертов и ученых освоят основы нефтегазового дела, геологии и геофизики, ИКТ в нефтегазовой сфере. Далее в составе команд слушатели выполнят проекты от Научно-Технического Центра «Газпром нефть», направленные на решение реальных практических задач в области применения информационных технологий в нефтегазовой отрасли.

По итогам обучения по Программе слушатели освоят основные процессы и понятия нефтегазовой отрасли, приобретут опыт работы в команде специалистов, решающих задачи автоматизации процессов в нефтегазовой отрасли, научатся использовать методы статистического анализа, машинного обучения и компьютерного зрения для решения прикладных задач нефтегазовой отрасли.

Целью программы является совершенствование новой компетенции, необходимой для профессиональной деятельности в области цифровизации и автоматизации процессов обработки и интерпретации информации в нефтегазовой отрасли и энергетике в целом на основе разработки проектов.

Задачи программы:

• развивать основные навыки владения современными программными комплексами, технологиями в области цифровизации и автоматизации процессов обработки и интерпретации информации в нефтегазовой отрасли, анализа данных;
• развивать умения формирования проектной идеи в комплексное концептуальное обоснование и решение (создание продукта, готового для практического использования в компании);
• развивать творческий и рациональный подход к решению поставленных задач;
• развивать навыки, требуемые большинством видов современной деятельности (налаживание контактов с другими членами коллектива, планирование и организация совместной деятельности и т.д.).

Язык преподавания: русский, литература – частично на английском.

Преподаватели:

• Борис Владимирович Белозеров – руководитель проектов, Научно-Технический Центр «Газпром нефти»;
• Оксана Александровна Мельникова – руководитель Центра компетенций по комплексному геологическому моделированию Научно-Технического Центра «Газпром нефти»;
• Анатолий Александрович Андраханов – старший преподаватель ТПУ;
• Владислав Вадимович Крутько – руководитель проекта «Цифровой керн» Научно-Технического Центра «Газпром нефти»;
• Вадим Рафаилович Кабиров – руководитель направления Управления трейдинга газа ПАО «Газпром нефть»;
• Максим Владимирович Симонов – руководитель Центра компетенций по развитию интегрированного моделирования активов Научно-Технического Центра «Газпром нефти»;
• Евгений Андреевич Верзин – руководитель направления по развитию продукта, Центр по управлению знаниями, Научно-Технический Центр «Газпром нефти»;
• Павел Михайлович Кикин – руководитель направления, Управление математического моделирования, анализа данных и разработки сервисов интеллектуальных сервисов, ООО «Газпромнефть-ЦР».⁠

К участию приглашаются студенты российских вузов, обучающиеся на 2-6 курсах по программам обучения в области физики, математики, ИТ, естественно-научных направлений.

Для освоения содержания дополнительной профессиональной программы слушатели должны владеть следующими знаниями и компетенциями:

• знания математики и/или физики, английский язык на уровне чтения технической литературы;
• владение основами статистики и теории вероятности;
• владение языками статистической обработки информации – Python, R, Matlab;
• владение инструментами анализа и визуализации информации – Pandas, Matplotlib, Seaborn;
• знания в области машинного обучения и умение работать с соответствующими библиотеками;
• знания в области глубокого обучения и умение работать с соответствующими библиотеками.

Форма организации отбора слушателей:

• резюме;
• отборочный онлайн-хакатон. После окончания приема заявок, участникам отбора придет письмо со ссылкой для участия в хакатоне и описанием задачи.

В рамках хакатона участникам предстоит индивидуально разработать модель для выполнения среднесрочного прогноза дебита нефти (на 90 дней вперед) на основе ретроспективных данных по объемам добычи и другим параметрам работы скважин.

Критерии отбора слушателей:

Оценка резюме:
максимальное количество баллов – 30:

• наличие профильного образования по физико-математическому, естественно-научному или ИТ-профилю – 10 баллов;
• наличие базовых навыков программирования – 10 баллов;
• релевантный опыт работы в рамках практики, трудовой деятельности, проектов – 5 баллов;
• владение английским языком – 3 балла;
• наличие научных публикаций – 2 балла.

Онлайн-хакатон:

Ошибка прогноза будет оцениваться на отложенной выборке, равной одному горизонту прогнозирования (90 дней). Для оценки и ранжирования предлагаемых участниками моделей будет использоваться показатель RMSE (Root Mean Square Error) .Финальная метрика получается усреднением метрик, полученных по всем скважинам датасета.

Всем, кто прошел конкурсный отбор и был приглашен на программу, необходимо предоставить справку с места обучения, взятую не ранее, чем за 3 месяца до начала образовательной программы.

Научно-технологический университет «Сириус» обеспечивает проживание, проезд/перелет по территории РФ и питание для участников программы.

Плата за обучение на программе не взимается.

К участию в программе допускаются только граждане РФ.

На программу не допускаются студенты, принимавшие ранее участие в других дополнительных образовательных программах и конференциях Университета «Сириус» в 2022 году за счет средств субсидии более 2-х раз.

Студенты, прошедшие отбор, но не прибывшие на программу, не будут допущены к отбору на следующие дополнительные образовательные программы и конференции с участием за счет средств субсидии в 2022 году.

Студенты, отчисленные с программы как не прошедшие успешно итоговую аттестацию, не будут допущены к отбору на следующие дополнительные образовательные программы и конференции с участием за счет средств субсидии.