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Machine learning enfocado en hidrocarburos
Updated on Sep, 2026
Programming, Data Science, Machine Learning
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Machine Learning, es el campo de estudio que le da a la computadora la habilidad para aprender una tarea sin haber sido programada explícitamente para esa actividad.
Esta actividad ha tenido un auge en los últimos años por su incorporación en los pronósticos para el área de negocios, logística, economía, y en la industria petrolera ha estado desde la incorporación de las computadoras en la actividades diarias, como herramienta de pronóstico para determinar nuevas zonas de exploración y para reconstruir información que no existe en algún pozo con ayuda de pozos cercanos.
Al ser un curso básico, lo que intenta es abrir la inquietud de los participantes para que se involucren en esta área tan extensa y puedan incorporar y hablar con propiedad sobre los algoritmos de Machine Learning, que normalmente se usan en los software de Geociencias como los ofrecidos por las compañías Schlumberger, Halliburton, Paradigm y otros.
El curso esta dividido en 4 módulos, donde al final de cada uno de estos, el participante tendrá que realizar pequeños programas en Octave para validar lo aprendido.
Incorporar al participante en el área de la inteligencia artificial y mostrar las áreas donde se pueden utilizar estos algoritmos dentro del flujo de trabajo en un estudio integrado.
Familiarizarse con los algoritmos de machine learning y su programación en un lenguaje de vectorización como lo es Octave.
Entender la raíz de estos algoritmos para que cuando sean utilizados en los software comerciales de Geociencias podamos usar los parámetros adecuados para cada situación.
Aspectos de algebra lineal
Ejercicios en Octave sobre el tema
Gradient Descent usando sobre regresión lineal con múltiples variables y regularización
Gradient descent usando logistic regression (Clasificacion supervisada)
Algoritmo K-means (Clasificacion No supervisada)
Este curso esta dirigido a todo personal de Geociencias que tenga conocimientos básico sobre programación, y que tenga interés en aprender como funcionan los algoritmos de machine learning y su uso dentro del flujo de trabajo en un ambiente de estudio integrado en el área de los hidrocarburos.
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25 años de experiencia, trabajando como consultor en Geomodelaje y Geofísica. Trabajando como interprete Sísmico, atributos sismicos, inversion sismica, modelos de velocidad y realizando el modelo Geocelular en Petrel (Creando mapas de facies sedimentarias a partir de descripcion de nucleos, correlacion de pozos, mapas de arena neta y arena neta petrolifera, definiendo algoritmos para modelar facies sedimentarias en 3D, propagacion de propiedades petrofisicas, simulacion de monte carlo, volumetria, creando flujos de trabajo en Petrel, apoyando el proceso de simulacion dinamica, Algoritmos de MultiPunto, Gausianas truncadas, Object Modelling, todo esto para yacimientos en Venezuela (Cuenca de Maracaibo, Cuenca Oriental, Golfo de Paria), Ecuador, Argentina, Bolivia y Trinidad y Tobago.
Consultor de aplicaciones de Geología, Geofísica, Geoestadística y modelamiento 3D en Geoframe y Petrel. Instructor de Petrel en Modelaje avanzado, Geoestadística y Estructural avanzado. Dando cursos en el exterior: Colombia, Ecuador, Argentina, Trinidad & Tobago (West Indies University), en Geo-Modelaje, Geoestadística y Geofísica en Petrel y Geoframe.
Realizando inversión sísmica y atributos especiales en el software Hampson&RusselL
Haciendo presentaciones en eventos nacionales e internacionales a nivel de pre-venta y post-venta de software.
Programación bajo ambiente de Ocean-Petrel (C++ Visual Studio)
Machine Learning usando octave/Matlab
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