Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
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