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Duração 14 horas (2 dias)
Programa do Curso
Introdução ao Cursor para Fluxos de Trabalho de Dados e ML
- Panorama do papel do Cursor na engenharia de dados e ML
- Configuração do ambiente e conexão com fontes de dados
- Compreensão do auxílio de código com IA em notebooks
Aceleração do Desenvolvimento de Notebooks
- Criação e gerenciamento de notebooks Jupyter dentro do Cursor
- Uso de IA para completude de código, exploração de dados e visualização
- Documentação de experimentos e manutenção da reprodutibilidade
Construção de Pipelines de ETL e Engenharia de Features
- Geração e refatoração de scripts ETL com IA
- Estruturação de pipelines de features para escalabilidade
- Controle de versão de componentes de pipeline e conjuntos de dados
Treinamento e Avaliação de Modelos com o Cursor
- Criação da estrutura de código de treinamento de modelos e loops de avaliação
- Integração de pré-processamento de dados e ajuste de hiperparâmetros
- Garantia de reprodutibilidade de modelos entre ambientes
Integração do Cursor em Pipelines de MLOps
- Conexão do Cursor a registros de modelos e fluxos de trabalho CI/CD
- Uso de scripts assistidos por IA para re-treinamento automatizado e implantação
- Monitoramento do ciclo de vida dos modelos e rastreamento de versões
Documentação e Relatórios Assistidos por IA
- Geração de documentação inline para pipelines de dados
- Criação de resumos de experimentos e relatórios de progresso
- Melhoria da colaboração em equipe com documentação vinculada ao contexto
Reprodutibilidade e Governança em Projetos de ML
- Implementação de melhores práticas para linhagem de dados e modelos
- Manutenção de governança e conformidade com código gerado por IA
- Auditoria de decisões de IA e manutenção da rastreabilidade
Otimização da Produtividade e Aplicações Futuras
- Aplicação de estratégias de prompt para iteração mais rápida
- Exploração de oportunidades de automação em operações de dados
- Preparação para avanços futuros na integração do Cursor e do ML
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com análise de dados ou machine learning baseado em Python
- Compreensão de fluxos de trabalho de ETL e treinamento de modelos
- Familiaridade com controle de versão e ferramentas de pipelines de dados
Público-Alvo
- Cientistas de dados que criam e iteram notebooks de ML
- Engenheiros de machine learning que projetam pipelines de treinamento e inferência
- Profissionais de MLOps que gerenciam a implantação de modelos e a reprodutibilidade
Treinamento Corporativo Personalizado
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