Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Cursor pentru fluxurile de lucru cu date și ML
- Prezentarea rolului Cursor în ingineria datelor și ML
- Configurarea mediului și conectarea surselor de date
- Înțelegerea asistării codului prin IA în notebook-uri
Accelerarea dezvoltării notebook-urilor
- Creatie și gestionarea notebook-urilor Jupyter în Cursor
- Folosirea IA pentru completarea codului, explorarea datelor și vizualizarea
- Documentarea experimentelor și păstrarea reproductibilității
Construirea pipeline-urilor ETL și de feature engineering
- Generarea și refactorizarea scripturilor ETL cu IA
- Structurarea pipeline-urilor de feature pentru scalabilitate
- Controlul de versiune al componentelor de pipeline și al seturilor de date
Antrenarea și evaluarea modelelor cu Cursor
- Crearea structurii de bază (scaffolding) pentru codul de antrenare și buclele de evaluare
- Integrarea preprocesării datelor și tuning-ului hiperparametrilor
- Asigurarea reproductibilității modelelor în diverse medii
Integrarea Cursor în pipeline-urile MLOps
- Conectarea Cursor la registrele de modele și fluxurile CI/CD
- Utilizarea scripturilor asistate de IA pentru reantrenare automată și deployment
- Monitorizarea ciclului de viață al modelelor și urmarirea versiunilor
Documentare și raportare asistate de IA
- Generarea documentației inline pentru pipeline-uri de date
- Crearea sintezelor de experimente și a raporturilor de progres
- Îmbunătățirea colaborării în echipă prin documentare cu legături de context
Reproductibilitate și guvernanță în proiectele ML
- Implementarea celor mai bune practici pentru linia datelor și a modelelor
- Păstrarea guvernanței și a conformității cu codul generat de IA
- Auditarea deciziilor IA și menținerea trasabilității
Optimizarea productivității și aplicații viitoare
- Aplicarea strategiilor de prompt pentru iterații mai rapide
- Explorarea oportunităților de automatizare în operațiunile cu date
- Pregătirea pentru avansările viitoare ale integrării Cursor și ML
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Experiență cu analiza datelor sau machine learning în Python
- Înțelegerea fluxurilor de lucru ETL și de antrenare a modelelor
- Familiaritate cu controlul de versiuni și instrumentele de pipeline-uri de date
Public țintă
- Științifici de date care construiesc și iterează pe notebook-uri ML
- Ingineri ML care proiectează pipeline-uri de antrenare și inferență
- Profesioniști MLOps care gestionează deployment-ul modelelor și reproductibilitatea
14 Ore
