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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 con fuentes de datos
- Comprensión de la asistencia al código impulsada por IA en notebooks
Aceleración del Desarrollo de Notebooks
- Creación y gestión de notebooks Jupyter dentro de Cursor
- Uso de IA para finalización automática de código, exploración de datos y 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 la escalabilidad
- Control de versiones de componentes del pipeline y conjuntos de datos
Entrenamiento y Evaluación de Modelos con Cursor
- Creación de código base para el entrenamiento de modelos y bucles de evaluación
- Integración del preprocesamiento de datos y ajuste de hiperparámetros
- Garantía de reproducibilidad de los modelos en diferentes 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 reentrenamiento y despliegue automatizados
- Monitoreo del ciclo de vida del modelo y seguimiento de versiones
Documentación e Informes Asistidos por IA
- Generación de documentación 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 linaje de datos y modelos
- Mantenimiento de la gobernanza y el cumplimiento con código generado por IA
- Auditoría de decisiones de IA y mantenimiento de la trazabilidad
Optimización de la Productividad y Aplicaciones Futuras
- Aplicación de estrategias de prompting para iteraciones más rápidas
- Exploración de oportunidades de automatización en operaciones de datos
- Preparación para futuros avances en la integración entre Cursor y ML
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con análisis de datos o aprendizaje automático basados en Python
- Comprensión de los flujos de trabajo de ETL y entrenamiento de modelos
- Familiaridad con control de versiones y herramientas de pipelines de datos
Audiencia Objetivo
- Científicos de datos que construyen e iteran en notebooks de ML
- Ingenieros de aprendizaje automático que diseñan pipelines de entrenamiento e inferencia
- Profesionales de MLOps que gestionan el despliegue de modelos y la reproducibilidad
14 Horas
