Руслан Сенаторов: Vibe coding. Сценарии для Data Science

Вайб-кодинг с Cursor для Data Science: Python, анализ данных и ML

На этом курсе вы научитесь использовать Cursor как полноценного AI-помощника для задач Data Science: от анализа данных и написания Python-кода до построения моделей машинного обучения и улучшения готовых проектов.

Курс подойдёт тем, кто хочет быстрее писать код, разбираться в чужих ноутбуках, исправлять ошибки, генерировать идеи для анализа данных и использовать искусственный интеллект не просто как чат, а как рабочий инструмент программиста и аналитика.

Что такое вайб-кодинг

Вайб-кодинг — это подход, при котором вы описываете задачу обычным языком, а AI помогает писать, исправлять, объяснять и улучшать код. Но важно не просто просить нейросеть «сделай за меня», а уметь правильно ставить задачу, проверять результат, понимать код и доводить проект до рабочего состояния.

На курсе мы будем использовать Cursor для реальных Data Science-задач: анализа данных, очистки таблиц, визуализации, машинного обучения, работы с ошибками и улучшения структуры проекта.

Чему вы научитесь

После прохождения курса вы сможете:

• работать с Cursor для Python и Data Science;

• правильно писать промпты для генерации кода;

• создавать и дорабатывать Jupyter Notebook;

• анализировать CSV-файлы и табличные данные;

• использовать pandas, NumPy, matplotlib, seaborn и scikit-learn;

• находить и исправлять ошибки в коде с помощью AI;

• объяснять непонятный код простыми словами;

• строить базовые модели машинного обучения;

• улучшать структуру Data Science-проекта;

• использовать Cursor для рефакторинга и оптимизации кода;

• превращать сырую идею в рабочий мини-проект.

Что будет внутри курса

В курсе мы разберём, как использовать Cursor на практике:

1. Установка и настройка Cursor.

2. Основы работы с AI-редактором.

3. Как правильно формулировать задачи для Cursor.

4. Генерация Python-кода.

5. Работа с ошибками и отладкой.

6. Анализ данных с помощью pandas.

7. Очистка и подготовка данных.

8. Визуализация данных.

9. Создание простых ML-моделей.

10. Улучшение ноутбуков и проектов.

11. Работа с чужим кодом.

12. Создание Data Science-проекта с нуля.

Для кого этот курс

Курс подойдёт:

• новичкам в Python;

• начинающим Data Science-специалистам;

• студентам, которые хотят быстрее разбираться в задачах;

• аналитикам данных;

• тем, кто изучает машинное обучение;

• тем, кто хочет использовать AI-инструменты в программировании;

• фрилансерам, которые хотят быстрее выполнять задачи по Python и анализу данных.

Требования к студентам

Для прохождения курса желательно:

• базово понимать Python;

• знать, что такое переменные, функции и списки;

• иметь установленный Python;

• иметь желание практиковаться и разбираться в коде.

Глубокие знания машинного обучения не требуются. Все примеры будут разбираться пошагово.

Почему стоит пройти этот курс

Многие используют нейросети хаотично: копируют код, вставляют его в проект и не понимают, почему он не работает. На этом курсе вы научитесь использовать Cursor осознанно: ставить задачу, получать код, проверять результат, исправлять ошибки и понимать, что происходит.

Цель курса — не заменить ваше мышление нейросетью, а научить вас работать быстрее и эффективнее в Data Science-проектах.

Вы получите практический навык работы с современным AI-инструментом, который можно применять в учёбе, фрилансе, работе и собственных проектах.

Результат после курса

К концу курса у вас будет понимание, как использовать Cursor для задач Data Science: от первой идеи до готового кода. Вы сможете быстрее писать Python-код, анализировать данные, строить простые модели машинного обучения и дорабатывать проекты с помощью AI.

Этот курс — практический старт в вайб-кодинге для Data Science. SenatorovAI