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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução ao Cursor para Fluxos de Trabalho de Dados e ML
- Visão geral do papel do Cursor na engenharia de dados e ML
- Configuração do ambiente e ligação a fontes de dados
- Compreensão do apoio à codificação por IA em notebooks
Aceleração do Desenvolvimento de Notebooks
- Criação e gestão de notebooks Jupyter dentro do Cursor
- Utilização 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 Características
- Geração e refatoração de scripts ETL com IA
- Estruturação de pipelines de características para escalabilidade
- Controlo de versões de componentes de pipeline e conjuntos de dados
Treino e Avaliação de Modelos com o Cursor
- Esboço (scaffolding) de código de treino de modelos e ciclos de avaliação
- Integração de pré-processamento de dados e ajuste de hiperparâmetros
- Garantia da reprodutibilidade dos modelos em diferentes ambientes
Integração do Cursor em Pipelines de MLOps
- Ligação do Cursor a registos de modelos e fluxos de trabalho de CI/CD
- Utilização de scripts assistidos por IA para retreinamento automático e despliegue
- Monitorização do ciclo de vida do modelo e rastreio de versões
Documentação e Relatórios Assistidos por IA
- Geração de documentação integrada (inline) para pipelines de dados
- Criação de resumos de experimentos e relatórios de progresso
- Melhoria da colaboração da equipa com documentação ligada por contexto
Reprodutibilidade e Governança em Projetos de ML
- Implementação de boas práticas para linhagem de dados e modelos
- Manutenção da governança e conformidade com código gerado por IA
- Auditoria de decisões da 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 de Cursor e ML
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência em análise de dados ou machine learning baseada em Python
- Compreensão de fluxos de trabalho de ETL e treino de modelos
- Familiaridade com controlo de versões e ferramentas de pipelines de dados
Público-Alvo
- Cientistas de dados a construir e iterar notebooks de ML
- Engenheiros de machine learning a desenhar pipelines de treino e inferência
- Profissionais de MLOps a gerir o despliegue de modelos e a reprodutibilidade
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