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.
Süre 14 Saat (2 Günler)
Eğitim İçeriği
Veri ve ML İş Akışları İçin Cursor'a Giriş
- Cursor'un veri ve ML mühendisliğindeki rolünün genel bakış
- Ortamın kurulması ve veri kaynaklarının bağlantısının yapılması
- Defterlerde (notebook) yapay zeka destekli kod asistanlığının anlaşılması
Defter (Notebook) Geliştirmenin Hızlandırılması
- Cursor içinde Jupyter defterlerinin oluşturulması ve yönetimi
- Kod tamamlama, veri keşfi ve görselleştirme için yapay zekanın kullanılması
- Deneysel süreçlerin dokümante edilmesi ve yeniden üretilebilirliğin korunması
ETL ve Özellik Mühendisliği Boru Hatlarının İnşası
- Yapay zeka ile ETL betiklerinin üretilmesi ve yeniden yapılandırılması
- Ölçeklenebilirlik için özellik boru hatlarının yapılandırılması
- Boru hattı bileşenlerinin ve veri setlerinin sürüm kontrolünün yapılması
Cursor ile Model Eğitimi ve Değerlendirmesi
- Model eğitim kodu ve değerlendirme döngülerinin iskeletinin oluşturulması
- Veri ön işleminin ve hiperparametre ince ayarının entegre edilmesi
- Farklı ortamlarda model yeniden üretilebilirliğinin sağlanması
Cursor'un MLOps Boru Hatlarına Entegrasyonu
- Cursor'un model kayıt defterlerine ve CI/CD iş akışlarına bağlanması
- Otomatik yeniden eğitim ve dağıtım için yapay zeka destekli betiklerin kullanılması
- Model yaşam döngüsünün izlenmesi ve sürüm takibinin yapılması
Yapay Zeka Destekli Dokümantasyon ve Raporlama
- Veri boru hatları için satır içi dokümantasyonun oluşturulması
- Deneysel özetlerin ve ilerleme raporlarının hazırlanması
- Bağlama bağlı dokümantasyonla ekip iş birliğinin iyileştirilmesi
ML Projelerinde Yeniden Üretilebilirlik ve Yönetişim
- Veri ve model kökeni (lineage) için en iyi uygulamaların uygulanması
- Yapay zeka tarafından üretilen kodla yönetişim ve uyumluluğun korunması
- Yapay zeka kararlarının denetlenmesi ve izlenebilirliğin sağlanması
Verimliliğin Optimize Edilmesi ve Gelecekteki Uygulamalar
- Daha hızlı iterasyonlar için prompt stratejilerinin uygulanması
- Veri operasyonlarında otomasyon fırsatlarının keşfedilmesi
- Gelecekteki Cursor ve ML entegrasyon iyileştirmelerine hazırlık
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Python tabanlı veri analizi veya makine öğrenimi deneyimi
- ETL ve model eğitimi iş akışlarının anlaşılması
- Sürüm kontrolü ve veri boru hattı araçlarına aşinalık
Hedef Kitle
- ML defterleri (notebook) inşa eden ve geliştiren veri bilimcileri
- Eğitim ve çıkarım (inference) boru hatlarını tasarlayan makine öğrenimi mühendisleri
- Model dağıtımını ve yeniden üretilebilirliği yöneten MLOps profesyonelleri
