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コース概要
『データおよび機械学習ワークフロー向けCursor』入門
- データ・機械学習エンジニアリングにおけるCursorの役割概観
- 環境設定およびデータソースの接続方法
- ノートブック内でのAI支援型コード補完機能の理解
ノートブック開発の迅速化手法
- Cursor上でJupyterノートブックを作成・管理する方法
- AI活用によるコード補完、データ探索、可視化処理
- 実験記録の文書化および再現性維持手法
ETL処理と特徴量エンジニアリング用パイプラインの構築
- AI機能を活用したETLスクリプトの生成・改善方法
- 拡張性を考慮した特徴量パイプラインの設計手法
- パイプライン構成要素およびデータセットのバージョン管理方法
Cursorを用いたモデル学習と評価手法
- モデル学習用コードおよび評価フローの基礎作成法
- データ前処理やハイパーパラメータ調整との連携方法
- 環境に依存せずモデルを再現するための手法
MLOpsパイプラインへのCursor統合方法
- モデルレジストリやCI/CDワークフローとの連携手法
- 自動再学習および配信作業向けのAI支援型スクリプト活用例
- モデルライフサイクルの監視およびバージョン追跡方法
AI支援型ドキュメンテーションと報告作成法
- データパイプライン用のインラインドキュメント自動生成機能
- 実験記録や進捗状況報告書作成手法
- 文脈を考慮したドキュメントによるチーム連携の促進方法
機械学習プロジェクトにおける再現性とガバナンス確立法
- データおよびモデル履歴の適切な管理手法
- AI生成コードに基づく組織的な統制および規則順守方法
- AI判断の監査および追跡可能性維持法
生産性向上と今後の応用可能性探索
- 素早く試行錯誤するための適切なプロンプト設計法
- データ運用分野における自動化の機会を見つけ出す方法
- 将来のCursorおよび機械学習連携機能強化への対応準備法
まとめおよび次なるステップ紹介
要求
- Pythonを用いたデータ分析または機械学習の実務経験があること
- ETL処理やモデル学習の流れについて理解していること
- バージョン管理システムやデータパイプラインツールに精通していること
対象者
- 機械学習用ノートブックの構築や改善を行うデータサイエンティスト
- 学習および推論用パイプラインを設計する機械学習エンジニア
- モデル導入や再現性管理を担当するMLOpsの専門家
14 時間
