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Temario del curso
Introducción a Cursor para Flujos de Trabajo de Datos y ML
- Visionado general del rol 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 cuadernos
Acelerando el Desarrollo de Cuadernos
- Creación y gestión de cuadernos Jupyter dentro de Cursor
- Uso de la IA para la autocompletación de código, exploración de datos y visualización
- Documentación de experimentos y mantenimiento de la reproducibilidad
Construcción de Pipelines ETL e Ingeniería de Características
- Generación y refactorización de scripts ETL con IA
- Estructuración de pipelines de características para escalabilidad
- Control de versiones de componentes del pipeline y conjuntos de datos
Entrenamiento y Evaluación de Modelos con Cursor
- Creación de plantillas (scaffolding) para el código de entrenamiento de modelos y bucles de evaluación
- Integración de preprocesamiento de datos y ajuste de hiperparámetros
- Garantización de la reproducibilidad del modelo entre entornos
Integración de Cursor en Pipelines 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 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 el equipo con documentación vinculada al contexto
Reproducibilidad y Gobernanza en Proyectos de ML
- Implementación de mejores prácticas para la procedencia (lineage) de datos y modelos
- Mantenimiento de la gobernanza y el cumplimiento con código generado por IA
- Auditoría de decisiones de la IA y mantenimiento de la trazabilidad
Optimización de la Productividad y Aplicaciones Futuras
- Aplicación de estrategias de prompts para una iteración más rápida
- Exploración de oportunidades de automatización en operaciones de datos
- Preparación para futuros avances 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 flujos de trabajo ETL y de entrenamiento de modelos
- Conocimiento de herramientas de control de versiones y de 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 de modelos y la reproducibilidad
14 Horas
