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Temario del curso
Introducción a Cursor para flujos de trabajo de datos y ML
- Visión general del papel de Cursor en la ingeniería de datos y ML
- Configuración del entorno y conexión de fuentes de datos
- Comprensión de la asistencia de código impulsada por IA en los notebooks
Aceleración del desarrollo de notebooks
- Creación y gestión de notebooks de Jupyter dentro de Cursor
- Uso de la IA para el autocompletado de código, la exploración de datos y la visualización
- Documentación de experimentos y mantenimiento de la reproducibilidad
Construcción de pipelines de ETL e ingeniería de características
- Generación y refactorización de scripts de ETL con IA
- Estructuración de pipelines de características para escalabilidad
- Control de versiones de componentes del pipeline y conjuntos de datos
Entrenamiento y evaluación de modelos con Cursor
- Creación de la estructura (scaffolding) del código de entrenamiento de modelos y bucles de evaluación
- Integración del preprocesamiento de datos y el ajuste de hiperparámetros
- Aseguramiento de la reproducibilidad del modelo entre entornos
Integración de Cursor en pipelines de MLOps
- Conexión de Cursor con registros de modelos y flujos de trabajo CI/CD
- Uso de scripts asistidos por IA para el reentrenamiento y la implementación automatizados
- Monitoreo del ciclo de vida del modelo y seguimiento de versiones
Documentación y reportes asistidos por IA
- Generación de documentación en línea (inline) para pipelines de datos
- Creación de resúmenes de experimentos e informes de progreso
- Mejora de la colaboración del equipo mediante documentación vinculada al contexto
Reproducibilidad y gobernanza en proyectos de ML
- Implementación de mejores prácticas para la línea genética (lineage) de datos y modelos
- Mantenimiento de la gobernanza y el cumplimiento con código generado por IA
- Auditoría de decisiones de la IA y mantenimiento de la trazabilidad
Optimización de la productividad y aplicaciones futuras
- Aplicación de estrategias de prompts para una iteración más rápida
- Exploración de oportunidades de automatización en las operaciones de datos
- Preparación para los avances futuros en la integración de Cursor y ML
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en análisis de datos o machine learning basado en Python
- Comprensión de los flujos de trabajo de ETL y entrenamiento de modelos
- Familiaridad con el control de versiones y las herramientas de pipelines de datos
Público objetivo
- Científicos de datos que construyen e iteran sobre notebooks de ML
- Ingenieros de machine learning que diseñan pipelines de entrenamiento e inferencia
- Profesionales de MLOps que gestionan la implementación de modelos y la reproducibilidad
14 Horas
