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Duración 14 horas (2 días)
Temario del curso
Introducción a Cursor para flujos de trabajo de datos e IA
- Visión general del papel de Cursor en la ingeniería de datos e IA
- Configuración del entorno y conexión de fuentes de datos
- Comprensión de la asistencia de código impulsada por IA en notebooks
Acelerando el desarrollo de notebooks
- Creación y gestión de notebooks Jupyter dentro de Cursor
- Uso de la 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 de ETL con IA
- Estructuración de pipelines de características para escalabilidad
- Control de versiones de componentes de pipeline y conjuntos de datos
Entrenamiento y evaluación de modelos con Cursor
- Creación de esqueletos de código de entrenamiento de modelos y bucles de evaluación
- Integración del preprocesamiento de datos y el ajuste de hiperparámetros
- Garantía de la reproducibilidad de modelos 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 despliegue automatizados
- Monitoreo del ciclo de vida del modelo y seguimiento de versiones
Documentación e informes 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 equipo mediante documentación vinculada al contexto
Reproducibilidad y gobernanza en proyectos de IA
- 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 operaciones de datos
- Preparación para las próximas mejoras en la integración de Cursor e IA
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 notebooks de IA
- Ingenieros de aprendizaje automático que diseñan pipelines de entrenamiento e inferencia
- Profesionales de MLOps que gestionan la implementación y reproducibilidad de modelos
