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コース概要
データおよびMLワークフローのためのCursor入門
- CursorがデータおよびMLエンジニアリングで果たす役割の概要
- 環境のセットアップとデータソースの接続
- ノートブックにおけるAIコード支援の理解
ノートブック開発の加速
- Cursor内でのJupyterノートブックの作成と管理
- コード補完、データ探索、可視化におけるAIの活用
- 実験のドキュメント化と再現性の維持
ETLおよび特徴量エンジニアリングパイプラインの構築
- AIによるETLスクリプトの生成とリファクタリング
- スケーラビリティを考慮した特徴量パイプラインの構造設計
- パイプラインコンポーネントおよびデータセットのバージョン管理
Cursorによるモデル学習と評価
- モデル学習コードおよび評価ループの雛形作成
- データ前処理およびハイパーパラメータチューニングの統合
- 環境間のモデル再現性の確保
CursorのMLOpsパイプラインへの統合
- CursorをモデルレジストリおよびCI/CDワークフローへの接続
- 自動再学習およびデプロイメントのためのAI支援スクリプトの使用
- モデルライフサイクルの監視とバージョントラッキング
AI支援によるドキュメンテーションとレポート作成
- データパイプラインのインラインドキュメント生成
- 実験サマリーおよび進捗レポートの作成
- コンテキスト連携ドキュメントによるチーム協働の向上
MLプロジェクトにおける再現性とガバナンス
- データおよびモデル系譜（lineage）に関するベストプラクティスの適用
- AI生成コードによるガバナンスとコンプライアンスの維持
- AIの意思決定の監査とトレーサビリティの維持
生産性の最適化と将来の応用
- 高速な反復のためのプロンプト戦略の適用
- データ運用における自動化機会の探索
- 将来のCursorとML統合の進化への準備
まとめと次のステップ
要求
- Pythonベースのデータ分析または機械学習の経験
- ETLおよびモデル学習ワークフローの理解
- バージョン管理およびデータパイプラインツールの習熟
対象者
- MLノートブックを構築・反復するデータサイエンティスト
- 学習および推論パイプラインを設計する機械学習エンジニア
- モデルのデプロイメントと再現性を管理するMLOps専門職
14 時間
