Cursusaanbod

Inleiding tot Cursor voor Data- en ML-werkstroomprocessen

  • Overzicht van de rol van Cursor in data- en ML-engineering
  • De omgeving instellen en data-sources verbinden
  • Inzicht in AI-gebaseerde code-assistentie in notebooks

Notebook-ontwikkeling versnellen

  • Jupyter-notebooks binnen Cursor maken en beheren
  • AI gebruiken voor code-completie, data-exploratie en visualisatie
  • Experimenten documenteren en reproduceerbaarheid handhaven

ETL- en feature engineering-pipelines bouwen

  • ETL-scripts met AI genereren en refactoren
  • Feature-pipelines structureren voor schaalbaarheid
  • Pipeline-componenten en datasets versiebeheren

Modeltraining en evaluatie met Cursor

  • Modeltraining-code en evaluatielussen scaffolden
  • Data-preprocessing en hyperparameter tuning integreren
  • Modelreproduceerbaarheid over omgevingen waarborgen

Cursor integreren in MLOps-pipelines

  • Cursor verbinden met modelregistries en CI/CD-werkstroomprocessen
  • AI-geassisteerde scripts gebruiken voor automatische hertraining en implementatie
  • Model-levenscyclus bewaken en versievolg handhaven

AI-geassisteerde documentatie en rapportage

  • Inline-documentatie voor data-pipelines genereren
  • Experiment-samenvattingen en voortgangsrapporten maken
  • Team-samenwerking verbeteren met context-gelinkte documentatie

Reproduceerbaarheid en governance in ML-projecten

  • Best practices voor data- en model-lijn implementeren
  • Governance en compliantie handhaven met AI-generatiecode
  • AI-beslissingen controleren en traceerbaarheid handhaven

Productiviteit optimaliseren en toekomstige toepassingen

  • Prompt-strategieën toepassen voor snellere iteratie
  • Automatiseringskansen in data-operations verkennen
  • Voorbereiden op toekomstige Cursor-en ML-integratieverbeteringen

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Ervaring met Python-gebaseerde data-analyse of machine learning
  • Inzicht in ETL-en modeltraining-werkstroomprocessen
  • Vertrouwdheid met versiebeheer en data-pipeline-tools

Publiek

  • Datawetenschappers die ML-notebooks bouwen en itereren
  • Machine learning-engineers die training- en inferentie-pipelines ontwerpen
  • MLOps-professionals die modelimplementatie en reproduceerbaarheid beheren
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën