Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Cursor'un Veri ve ML İş Akışları için Giriş
- Cursor'un veri ve ML mühendisliği konusundaki rolünün özeti
- Ortamı kurma ve veri kaynaklarına bağlanma
- Notebook'lar için AI destekli kod yardımı anlayışının geliştirilmesi
Notebook Geliştirme Hızlandırma
- Cursor içinde Jupyter notebook'larını oluşturma ve yönetme
- Kod tamamlama, veri keşfetme ve görselleştirme için AI kullanımı
- Deneyleri belgeleme ve yeniden üretilebilirliği koruma
ETL ve Özellik Mühendisliği İşlem Hatları Oluşturma
- AI ile ETL betiklerinin oluşturma ve yeniden düzenleme
- Ölçeklenebilirlik için özellik işlem hatlarının yapılandırılması
- İşlem hatı bileşenleri ve veri kümelerinin versiyon kontrolü
Cursor ile Model Eğitimi ve Değerlendirme
- Model eğitim kodu ve değerlendirme döngülerinin iskeleti oluşturma
- Veri ön işleme ve hiperparametre ayarlamayı entegrasyon
- Çevreler arasında model yeniden üretilebilirliği sağlama
Cursor'u MLOps İşlem Hatlarına Entegre Etme
- Cursor'u model kayıtları ve CI/CD iş akışlarına bağlama
- Otomatik yeniden eğitim ve dağıtım için AI destekli betikler kullanımı
- Model yaşam döngüsünü izleme ve versiyon takibi
AI Destekli Belgelleme ve Raporlama
- Veri işlem hatları için satır içi belgelleme oluşturma
- Deney özetleri ve ilerleme raporları oluşturma
- bağlamsal bağlantılı belgelleme ile takım işbirliğini iyileştirme
ML Projelerinde Yeniden Üretilebilirlik ve Yönetim
- Veri ve model kök hattı için en iyi uygulamaların uygulanması
- AI oluşturulan kodla yönetim ve uyumluluğun korunması
- AI kararlarını denetleme ve izlenebilirliğin korunması
Üretkenliği İyileştirme ve Gelecekteki Uygulamalar
- Daha hızlı iterasyon için prompt stratejilerinin uygulanması
- Veri işlemlerinde otomasyon fırsatlarının keşfedilmesi
- Gelecekteki Cursor ve ML entegrasyon gelişmelerine hazırlanma
Özeti ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Python tabanlı veri analizi veya makine öğrenimi deneyimi
- ETL ve model eğitim iş akışları anlayışı
- Versiyon kontrolu ve veri işlem hatları araçlarına aşinalık
Hedef Kitle
- ML notebook'larını oluşturan ve iterasyon yapan veri bilimciler
- Eğitim ve çıkarım işlem hatları tasarlayan makine öğrenimi mühendisleri
- Model dağıtımını ve yeniden üretilebilirliği yöneten MLOps profesyonelleri
14 Saat