石油和天然气行业无法置身数字化转型：数据培训就是答案

作者：Prithvi Singh Chauhan 与 Hayden Fiege，GTX 2021 筹备团队

石油行业正面临前所未有的挑战：从 2020 年大宗商品价格暴跌，到对行业环境表现日益增长的关注，再到持续向低碳能源的转型。数字化创新、数据科学与机器学习将帮助行业跨越这些难关。同时，石油行业正在寻求降低成本结构的技术，探索钻机自动化，并使用物联网（IoT）与数据科学工具基于历史数据优化结果。

据 Business Wire 报道，2019 年油气行业的人工智能市场规模为 20 亿美元，预计到 2025 年将达到 38.1 亿美元。另据近期 安永（EY）调查，超过 92% 的油气公司目前正在投资 AI 或计划在未来两年内进行投资，且有 50% 的油气高管表示他们已经开始使用 AI 来协助解决问题。

为何数据技能对石油工程的未来至关重要

典型的石油工程师技术技能组合通常不包含编程、数据工程、数据科学和机器学习。但随着更先进的数据分析逐渐成为油气业务的核心，这些技能的重要性只会与日俱增。许多石油工程师正在寻找机会掌握这些技能。有的人计划利用这些新技能从工程岗位转向数据驱动角色，另一些人则希望用这些新技能在能源行业内重塑自身实践的未来。

石油工程师有大量机会利用数据科学和大数据来自动化或优化流程。生产、油藏、钻井、完井以及地球物理等诸多应用，都将通过机器学习或数据挖掘带来更深入的洞见而得到改进。石油工程师不必成为编程专家，但需要牢牢掌握如何从丰富的数据集中提炼可操作性洞见。

身为油气行业的 Z 世代一员，并经历了两次经济低迷，我需要在核心领域知识之上持续精进我的技能。像 DataCamp 这样的平台为我提供了课程与学习路径，让我能学到足够的知识来理解在我所在领域的应用。了解这些工具的广泛用途与效率，帮助我对数据做出更好的洞察。我们这一代正经历石油与数字数据产量的爆炸式增长。数据科学与数字技术将帮助创造新机遇，生成高效的工作流程，并随着时间推移降低单位桶油的成本。

Prithvi Singh Chauhan，德州农工大学石油工程理学硕士在读

地热能源如何与油气行业协同

地热能源将成为推动全球向可持续低碳能源未来转型的关键支柱之一。与油气类似，地热聚焦于地下空间，是一个数据密集型领域。两大行业可以通过将废弃油气井改造用于地热能发电而实现结合，前提是有足够数据来识别合适的地点。

这正是即将举行的 2021 GEOTHERMAL 数据马拉松（GTX 2021）的意义所在，活动由 SPE Calgary、SPE Gulf Coast 与 Untapped Energy 联合呈现。

GTX 2021 将把希望提升数据能力的油气从业者与数据驱动的问题连接起来。本次数据马拉松延续了 2020 DUC 数据马拉松 的成功，将于 4 月 20 日至 6 月 25 日举行，为参与者提供使用真实世界数据解决实际问题的机会，提升数据素养，并拓展专业人脉。

作为学习过石油工程并在传统工程岗位和更偏数据科学的岗位都工作过的人，我认为这两类技能是互补的。石油工程背景塑造了我处理数据科学问题的方式，而数据科学技能又改变了我解决工程问题的思路。我坚信，为油气专业人士提供发展数据科学技能的工具与资源，正在对整个行业产生积极影响。

Hayden Fiege E.I.T.，GTX 2021 筹备团队

借助 DataCamp 构建数据素养

DataCamp 很荣幸赞助 2021 GTX 数据马拉松，并将为所有参与者提供免费订阅，学习 Python 与 R 等热门开源编程语言。除了 DataCamp 的学习权限外，参与者还将参加虚拟训练营，即由讲师主导、聚焦石油工程领域数据科学特定工具的课程。去年，DataCamp 帮助培训了 150 名参与者，我们预计今年这一数字将翻倍。

新一代石油工程师不仅需要具备核心行业知识，还要拥有面向领域的数据显示与处理技能。DataCamp 让初学者能够学习 Python 编程与机器学习，逐步成长为能力全面的数据科学人才。

通过使用 DataCamp 平台，我发现学习一门新的编程语言变得更简单了。每个主题都有详细的循序渐进指导，辅以针对性的练习题与案例研究，帮助我加深理解。在 DataCamp 学习 Python、R 和 SQL 的过程中，我练习了模块导入、函数调用以及编写自定义函数。这极大提升了我分析、建模与解读数据的能力。

黄敬雯，2020 年 DUC 数据马拉松 DataCamp 学习竞赛获胜者

The Geothermal Experience 2021 数据马拉松将于 2021 年 4 月 20 日至 6 月 25 日举行。点此了解更多。