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Plan du cours
Introduction à Cursor pour les flux de données et d'IA
- Présentation du rôle de Cursor dans le génie des données et de l'IA
- Configuration de l'environnement et connexion aux sources de données
- Comprendre l'assistance au code par IA dans les notebooks
Accélération du développement de notebooks
- Création et gestion de notebooks Jupyter dans Cursor
- Utilisation de l'IA pour l'achèvement de code, l'exploration de données et la visualisation
- Documentation des expériences et maintien de la reproductibilité
Conception de pipelines ETL et de génie des caractéristiques
- Génération et refactorisation de scripts ETL avec l'IA
- Structuration des pipelines de caractéristiques pour une évolutivité optimale
- Contrôle de version des composants de pipeline et des jeux de données
Entraînement et évaluation de modèles avec Cursor
- Création du squelette du code d'entraînement des modèles et des boucles d'évaluation
- Intégration du prétraitement des données et du réglage des hyperparamètres
- Garantir la reproductibilité des modèles à travers différents environnements
Intégration de Cursor dans les pipelines MLOps
- Connexion de Cursor aux registres de modèles et aux flux CI/CD
- Utilisation de scripts assistés par IA pour l'entraînement automatique et le déploiement
- Surveillance du cycle de vie des modèles et suivi des versions
Documentation et rapports assistés par IA
- Génération de documentation en ligne pour les pipelines de données
- Création de résumés d'expériences et de rapports d'avancement
- Amélioration de la collaboration d'équipe grâce à une documentation liée au contexte
Reproductibilité et gouvernance des projets IA
- Mise en œuvre de bonnes pratiques pour la lignée des données et des modèles
- Assurer la gouvernance et la conformité du code généré par IA
- Audit des décisions de l'IA et maintien de la traçabilité
Optimisation de la productivité et applications futures
- Application de stratégies de prompt pour des itérations plus rapides
- Exploration des opportunités d'automatisation en opérations de données
- Préparation aux avancées futures de l'intégration entre Cursor et l'IA
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience en analyse de données ou en apprentissage automatique basée sur Python.
- Compréhension des flux ETL et des processus d'entraînement des modèles.
- Familiarité avec le contrôle de version et les outils de pipelines de données.
Public cible
- Scientifiques de données créant et itérant sur des notebooks IA.
- Ingénieurs en apprentissage automatique concevant des pipelines d'entraînement et de déduction.
- Professionnels MLOps gérant le déploiement des modèles et la reproductibilité.
14 Heures
