Formation · Cursor · Data science & machine learning

Cursor pour les data scientists et ML engineers

Développer efficacement avec l’éditeur IA Cursor : mode Agent, rules, contexte de code, complétion Tab, agents en arrière-plan et revue.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Cursor pour les data scientists et ML engineers » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Data scientists en directions métier et équipes analytiques, ML engineers responsables de l’entraînement et du déploiement et Data analysts qui se lancent en Python et en machine learning. Vous découvrez Cursor non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Data science & machine learning.

Cursor est un éditeur de code dopé à l’IA, construit sur VS Code, qui intègre les modèles de langage au cœur du quotidien des développeurs. Outre une complétion Tab sensible au contexte, il propose un mode Agent capable d’explorer les fichiers, de planifier des modifications à l’échelle du projet, d’exécuter des commandes dans le terminal et de corriger les erreurs par itérations. En deux jours, vous apprenez à choisir le bon mode, à piloter le contexte et à articuler l’IA avec vos pratiques de versionnement, de tests et de revue.

La formation met l’accent sur l’usage en équipe. Grâce aux rules de projet, vous formalisez choix d’architecture, conventions de nommage et stratégie de tests afin que l’agent produise des résultats cohérents. Vous exploitez l’indexation du code, les références ciblées à des fichiers, à la documentation ou à des symboles, ainsi que les intégrations MCP. Vous déléguez aussi des tâches à des agents en arrière-plan, relisez leurs propositions sous forme de pull requests et mettez en place une revue qui tient compte de la qualité, de la sécurité et de la confidentialité.

La data science et le machine learning reposent sur des allers-retours rapides entre exploration, modélisation et mise en production. Une grande partie du temps passe dans la préparation des données avec pandas ou Polars, le feature engineering, la visualisation, les expériences d’hyperparamètres et, enfin, la transformation de notebooks en pipelines maintenables. Les assistants et agents de codage IA accélèrent chacune de ces étapes : code d’exploration et de visualisation, stratégies de validation, refactoring de notebooks en modules Python testés, scripts d’entraînement scikit-learn ou PyTorch, suivi d’expériences avec MLflow. La rigueur méthodologique reste toutefois indispensable, car un code d’apparence plausible peut masquer une fuite de données ou des métriques trompeuses. Vous apprendrez à utiliser l’IA efficacement tout en garantissant la qualité statistique de vos résultats.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Data scientists en directions métier et équipes analytiques
  • ML engineers responsables de l’entraînement et du déploiement
  • Data analysts qui se lancent en Python et en machine learning
  • Chercheurs et développeurs aux flux de travail centrés sur les notebooks
  • Équipes MLOps exploitant des modèles en production

Les défis concrets que nous traitons

  • Des notebooks touffus, difficiles à reproduire et à industrialiser
  • Une préparation des données et un feature engineering chronophages
  • Des erreurs méthodologiques : fuite de données, métriques inadaptées, validation biaisée
  • Un manque de traçabilité des expériences, des modèles et des versions de données

Objectifs pédagogiques

  • Vous choisissez pour chaque tâche le mode de Cursor le plus adapté et l’utilisez efficacement.
  • Vous pilotez précisément le contexte du code pour obtenir des propositions plus justes.
  • Vous rédigez des rules de projet qui font respecter les conventions de votre équipe.
  • Vous utilisez le mode Agent et les agents en arrière-plan pour des fonctionnalités et refactorings vérifiables.
  • Accélérer exploration, feature engineering et modélisation avec des assistants IA sans renoncer à la rigueur méthodologique.
  • Transformer, avec des agents IA, le code des notebooks en pipelines ML testés et reproductibles.
  • Repérer les erreurs typiques du code ML généré, comme les fuites de données ou les métriques inadaptées, et les corriger de manière ciblée.

Programme

Jour 1

Module 1 Prendre en main Cursor et ses modes
  • Installation et reprise des paramètres et extensions VS Code
  • Différences entre complétion Tab, édition en ligne, mode Ask et mode Agent
  • Choisir un modèle selon la tâche : rapidité, profondeur et coût
  • Mode confidentialité et paramètres d’organisation
Module 2 Piloter le contexte du code
  • Fonctionnement et limites de l’indexation de la base de code
  • Référencer précisément fichiers, dossiers, symboles, documentation et sources web
  • Exclure les contenus sensibles ou inutiles grâce aux fichiers d’exclusion
  • Éviter les conversations trop longues et repartir d’un contexte propre
Module 3 Des rules pour des résultats cohérents en équipe
  • Créer et versionner des rules de projet, les cibler par motif de fichiers
  • Traduire conventions d’architecture, de style et de tests en rules efficaces
  • Distinguer rules personnelles et rules d’équipe
  • Améliorer les rules à partir des erreurs récurrentes de l’agent
Module 4 Le mode Agent en pratique
  • Développer une fonctionnalité pas à pas : plan, implémentation, tests
  • Mener des refactorings sur de nombreux fichiers en s’appuyant sur les checkpoints
  • Valider les commandes du terminal et renvoyer les messages d’erreur à l’agent
  • Connecter des serveurs MCP pour les tickets, les bases de données ou les tests navigateur

Jour 2

Module 5 Agents en arrière-plan, revue et gouvernance
  • Confier des tâches à des agents en arrière-plan et les traiter en parallèle
  • Relire les résultats sous forme de branche ou de pull request et réorienter si besoin
  • Combiner revue de code assistée par IA et relecture humaine
  • Traiter risques de sécurité, secrets et questions de licences en entreprise
Module 6 Atelier pratique : Data science & machine learning
  • Analyse exploratoire des données
  • Des notebooks aux pipelines
  • Entraînement et validation des modèles
  • Suivi d’expériences et MLOps
  • Expliquer et auditer les modèles
  • Évaluer des prototypes LLM et RAG
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les données d’entraînement et d’analyse contiennent souvent des informations personnelles : utilisez dans les prompts des schémas, des agrégats ou des données synthétiques et respectez les principes du RGPD comme la limitation des finalités. Pour les systèmes à haut risque, l’AI Act européen impose des exigences de qualité des données, de documentation et de transparence ; les licences des jeux de données, modèles pré-entraînés et paquets Python sont également à vérifier.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Analyse exploratoire des données

L’assistant génère le code de profilage, de distributions, de corrélations et de valeurs manquantes avec pandas ou Polars, produit des visualisations parlantes et synthétise les anomalies sous forme d’hypothèses de modélisation.

Des notebooks aux pipelines

L’agent refactorise le code des notebooks en modules Python avec fonctions, configuration et tests pytest, supprime les états cachés et rend l’entraînement comme l’inférence reproductibles.

Entraînement et validation des modèles

L’IA construit des pipelines scikit-learn ou des boucles d’entraînement PyTorch avec validation croisée rigoureuse, métriques adaptées et modèles de référence, et signale activement les risques de fuite de données ou de déséquilibre des classes.

Suivi d’expériences et MLOps

L’assistant configure MLflow ou un outil équivalent pour les paramètres, métriques et artefacts, versionne les modèles et crée des workflows d’entraînement et de déploiement intégrés à la CI/CD.

Expliquer et auditer les modèles

Avec SHAP, l’importance par permutation ou les partial dependence plots, l’IA produit des explications des décisions du modèle ainsi que des analyses d’équité et de robustesse sur les sous-groupes pertinents.

Évaluer des prototypes LLM et RAG

L’IA aide à constituer des jeux d’évaluation, des métriques de notation automatisées et des expériences comparatives entre variantes de prompts, modèles d’embedding ou stratégies de recherche.

Projets pratiques possibles

Prédiction d’attrition expliquée

Un projet complet, de la préparation des données à un modèle de gradient boosting, jusqu’à une petite application Streamlit affichant prédictions et explications SHAP.

Script de surveillance de modèle

Un script qui compare dans le temps les distributions des données et des prédictions, détecte les dérives et génère un rapport synthétique illustré.

Banc d’évaluation pour un chatbot RAG

Un dispositif de test avec jeu de questions, réponses de référence et notation automatique, qui compare plusieurs configurations de recherche et de prompts.

Prérequis

Vous programmez régulièrement dans au moins un langage et connaissez Git ainsi qu’un IDE comme VS Code. Une bonne maîtrise de Python, une pratique de pandas ou Polars et de scikit-learn, ainsi que des bases en statistiques et en machine learning.

Prérequis techniques

Ordinateur portable personnel avec Cursor, Git et votre environnement de développement habituel ; un compte Cursor donnant accès aux fonctions d’agent est recommandé.

Protection des données & conformité

Les données d’entraînement et d’analyse contiennent souvent des informations personnelles : utilisez dans les prompts des schémas, des agrégats ou des données synthétiques et respectez les principes du RGPD comme la limitation des finalités. Pour les systèmes à haut risque, l’AI Act européen impose des exigences de qualité des données, de documentation et de transparence ; les licences des jeux de données, modèles pré-entraînés et paquets Python sont également à vérifier.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mar. 24 novembre 2026 – mer. 25 novembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 3 décembre 2026 – ven. 4 décembre 2026 Hanovre Demander
  • lun. 14 décembre 2026 – mar. 15 décembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 7 janvier 2027 – ven. 8 janvier 2027 En ligne Demander
  • mer. 13 janvier 2027 – jeu. 14 janvier 2027 Munich Demander
  • mer. 20 janvier 2027 – jeu. 21 janvier 2027 En ligne Demander

Questions fréquentes

Faut-il connaître VS Code pour utiliser Cursor ?

C’est un atout, sans être indispensable. Cursor repose sur VS Code : l’interface, les raccourcis et les extensions paraissent familiers, et vos paramètres peuvent être importés. Si vous travaillez aujourd’hui avec un IDE JetBrains ou un autre éditeur, une courte prise en main pendant la formation suffit pour vous concentrer ensuite sur les fonctions d’IA.

Comment éviter que du code confidentiel ne sorte de l’entreprise ?

Cursor propose un mode confidentialité et des paramètres d’organisation qui limitent la conservation du code par le fournisseur. Les fichiers d’exclusion permettent en outre de retirer les zones sensibles de l’indexation et du contexte. Nous voyons ensemble comment aligner ces réglages sur vos politiques internes, vos exigences de protection des données et la gestion des secrets.

Qu’apportent les rules par rapport à de bons prompts ?

Un prompt ne vaut que pour une requête, tandis que les rules s’appliquent durablement à toute l’équipe. Elles décrivent choix d’architecture, bibliothèques privilégiées, stratégie de tests et conventions de style. Personne n’a plus besoin de répéter ces informations, et l’agent produit un code adapté à votre base. Les rules sont versionnées avec le projet et évoluent avec lui.

Peut-on faire confiance à l’IA sur les questions statistiques ?

Les assistants IA connaissent très bien les méthodes courantes, mais commettent parfois des erreurs méthodologiques, par exemple dans la séparation des données d’entraînement et de test ou le choix des métriques. Vous apprendrez à interroger explicitement l’IA sur ses hypothèses et les risques, à confronter les résultats à des références et contrôles de cohérence, et à garder la responsabilité scientifique.

Le codage assisté par IA fonctionne-t-il dans Jupyter ?

Oui. De nombreux assistants prennent en charge les notebooks, et les agents savent aussi les lire, les exécuter et les convertir en modules. Nous montrons dans quels cas les notebooks sont idéaux pour l’exploration et comment passer efficacement, avec l’aide de l’IA, à un code versionné et testé.

Combien coûte la formation « Cursor pour les data scientists et ML engineers » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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