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Duración 14 horas (2 días)
Temario del curso
Introducción a Cursor para Flujos de Trabajo de Datos y ML
- Visionado 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 cuadernos
Aceleración del Desarrollo de Cuadernos
- Creación y gestión de cuadernos Jupyter dentro de Cursor
- Uso de IA para autocompletado 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 ETL con IA
- Estructuración de pipelines de características para la escalabilidad
- Control de versiones de componentes de pipelines y conjuntos de datos
Entrenamiento y Evaluación de Modelos con Cursor
- Creación de la estructura 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 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 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 para pipelines de datos
- Creación de resúmenes de experimentos e informes de progreso
- Mejora de la colaboración en equipos mediante documentación vinculada al contexto
Reproducibilidad y Gobernanza en Proyectos de ML
- Implementación de mejores prácticas para la genealogía de datos y modelos
- Mantenimiento de la gobernanza y el cumplimiento normativo 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 indicaciones (prompts) para una iteración más rápida
- Exploración de oportunidades de automatización en las operaciones de datos
- Preparación para futuras mejoras en la integración de Cursor y ML
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia en análisis de datos o aprendizaje automático basado en Python
- Comprensión de los flujos de trabajo de ETL y entrenamiento de modelos
- Conocimiento de herramientas de control de versiones y pipelines de datos
Público Objetivo
- Científicos de datos que construyen e iteran sobre cuadernos de ML
- Ingenieros de aprendizaje automático que diseñan pipelines de entrenamiento e inferencia
- Profesionales de MLOps que gestionan la implementación y la reproducibilidad de modelos
