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

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler