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코스 개요
데이터 및 머신러닝 워크플로우에 적용되는 Cursor 소개
- 데이터 및 머신러닝 엔지니어링 환경에서의 Cursor의 역할 설명
- 개발 환경 구성 및 데이터 소스 연결 방법
- 노트북 내 AI 기반 코드 지원 기능에 대한 이해
노트북 개발 속도 향상 전략
- Cursor 환경 내에서 Jupyter 노트북 생성 및 관리 방법
- AI를 활용한 코드 자동 완성, 데이터 탐색 및 시각화 기법
- 실험 결과 문서화와 재현성 유지 방안
ETL 파이프라인과 피처 엔지니어링 구축 방법
- AI를 활용한 ETL 스크립트 생성 및 리팩토링 절차
- 확장성이 고려된 피처 파이프라인 설계 기법
- 파이프라인 구성 요소와 데이터셋의 버전 관리 방법
Cursor를 활용한 모델 학습 및 평가 절차
- 모델 학습 코드와 평가 루프 자동 생성 방안
- 데이터 전처리 과정 및 하이퍼파라미터 튜닝 통합 접근법
- 다양한 환경에서 모델의 재현성 보장 방법
MLOps 파이프라인에 Cursor 연동하기
- 모델 레지스트리 및 CI/CD 워크플로우와의 통합 방법
- 자동 재학습 및 배포를 위한 AI 기반 스크립트 활용법
- 모델 수명주기 감시와 버전 추적 시스템 설정
AI 지원 문서화 및 보고 체계 구축
- 데이터 파이프라인에 관한 인라인 문서 자동 생성 방식
- 실험 결과 요약 및 진행 상황 보고서 작성 방법
- 맥락 정보와 연동된 문서를 통한 팀 협업 촉진 방안
머신러닝 프로젝트의 재현성 확보 및 거버넌스 유지
- 데이터와 모델 이력 관리를 위한 우수 사례 적용 방법
- AI 생성 코드에 기반한 거버넌스 및 규정 준수 방안
- AI 결정 과정의 감사 절차와 추적 가능성 확보 방법
생산성 최적화 및 미래 활용 방안 모색
- 더 빠른 반복 작업을 위한 프롬프트 전략 설정법
- 데이터 운영 분야의 자동화 가능성 탐색 방법
- 향후 Cursor와 머신러닝 기술 통합 전망에 대비하는 방안
교육 요약 및 다음 단계 안내
요건
- Python 기반 데이터 분석 및 머신러닝 관련 경험
- ETL 과정과 모델 학습 워크플로우에 대한 이해도
- 버전 관리 체계 및 데이터 파이프라인 도구 활용 경험
대상자
- 머신러닝 노트북을 제작하고 지속적으로 개선하는 데이터 과학자
- 학습 및 추론 파이프라인 설계를 담당하는 머신러닝 엔지니어
- 모델 배포 관리와 재현성 유지 업무를 수행하는 MLOps 전문가
14 시간
