Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στο Cursor για ρούτινες επεξεργασίας δεδομένων και ML

  • Περιγραφή του Cursor’s ρόλου στην επεξεργασία δεδομένων και ML
  • Ρύθμιση του περιβάλλοντος και συνδέσεις πηγών δεδομένων
  • Κατανόηση του AI-powered βοήθειας για κώδικα στα notebook

Επιτάχυνση ανάπτυξης Notebook

  • Δημιουργία και διαχείριση Jupyter notebooks μέσα στο Cursor
  • Χρήση AI για την εκπλήρωση κώδικα, εξερεύνηση δεδομένων και visualizations
  • Τυπικοποίηση πειράματος και διαφυλαξή επαναδημιουργικότητας

Ανάπτυξη ETL και Feature Engineering Pipelines

  • Δημιουργία και μετασχηματισμός ETL scripts με AI
  • Οργάνωση feature pipelines για αναδιάθεση
  • Version-controlling συστατικά ρούτινες και datasets

Εκπαίδευση μοντέλου και αξιολόγηση με Cursor

  • Scaffold ρούτινες εκπαίδευσης κώδικα και evaluation loops
  • Ενσωμάτωση προεξόδου δεδομένων και tuning υπερπαραμέτρων
  • Εγγύηση επαναδημιουργικότητας μοντέλου σε περιβάλλοντα

Ενσωμάτωση Cursor σε MLOps Pipelines

  • Connecting Cursor με model registries και CI/CD workflows
  • Χρήση AI-assisted scripts για αυτόματη εκπαίδευση και deployment
  • Monitoring lifecycle μοντέλου και version tracking

AI-Assisted Τυπικοποίηση και Reporting

  • Δημιουργία inline τυπικοποίησης για ρούτινες δεδομένων
  • Δημιουργία summaries πειράματος και reports προόδου
  • Βελτίωση συνεργασίας τεάμ με context-linked τυπικοποίηση

Reproducibility και Governance σε ML Projects

  • Εφαρμογή best practices για data και model lineage
  • Περιφράση governance και compliance με AI-generated κώδικα
  • Auditing αποφάσεις του AI και συντήρηση traceability

Βελτίωση παραγωγικότητας και μέλλοντικές εφαρμογές

  • Εφαρμογή συστρατηγιών prompt για ταχύτερη iteration
  • Exploring ευκαιρίες automation σε δεδομένων operations
  • Ανάπτυξη για μέλλοντικές Cursor και ML ενσωμάτωση πρόοδος

Summary και επόμενα βήματα

Απαιτήσεις

  • Εμπειρία με ανάλυση δεδομένων Python-βασημένης ή μηχανικής μάθησης
  • Σύνετη κατανόηση των ETL και ρούτινες εκπαίδευσης μοντέλου
  • Γνώριμη γνώση έλεγχου έκδοσης και εργαλείων ρούτινη δεδομένων

Ακροατήριο

  • Επιστήμονες δεδομένων που κατασκευάζουν και επιτρέπουν προτύπων ML notebook
  • Μηχανικοί μηχανικής μάθησης που σχεδιάζουν ρούτινες εκπαίδευσης και αναφέρσιμες
  • Επαγγελματίες MLOps που διαχειρίζονται την εξάταξη μοντέλων και την επαναδημιουργικότητα
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες