石油和天然气行业的机器学习和数据科学解释了机器学习如何专门针对石油和天然气的使用案例进行定制。石油工程师将学习何时使用机器学习,它在油气作业中的应用情况,以及如何管理未来的数据流。在其方法上,这本书解释了数据科学或机器学习项目的所有方面,包括它的管理部分,这往往是失败的原因。几个真实的案例研究使本书的主题更加丰富,如预测性维护、软测量和预测。作为一本指南书,本手册将引导实践者在油气行业的数据科学项目中,绕过陷阱,阐明业务价值。

  • 图表概述机器学习的技术和工具,包括所有成功所必需的非技术方面
  • 通过提供的案例研究,对机器学习在油气作业中的应用有实际的理解
  • 学习变更管理技能,这将有助于在追求技术时获得信心
  • 了解全面项目的工作流程,以及机器学习在哪些方面有好处(在哪些方面没有好处)

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