Erfahre, wie du Cursor für Data-Science-Workflows mit Python, R und SQL einrichtest – mit Notebooks, Remote-Umgebungen und KI-gestützter Analyse
.ipynb
- als auch .py
-Dateien mit integrierter Zellausführung. Tab, Inline Edit und Agents
funktionieren in Notebooks genauso wie in anderen Code-Dateien.
Wichtige Funktionen:
.ipynb
-Dateien mit vollständiger Zellausführung und KI-Completion-Unterstützung.
Wie gehe ich mit großen Datasets um, die nicht in den Speicher passen?
Verwende verteilte Computing-Bibliotheken wie Dask oder verbinde dich per Remote-SSH mit Spark-Clustern auf größeren Maschinen.
Unterstützt Cursor R- und SQL-Dateien?
Ja, Cursor bietet KI-Unterstützung und Syntax-Highlighting für R-Skripte (.R
) und SQL-Dateien (.sql
).
Was ist der empfohlene Weg, Entwicklungsumgebungen zu teilen?
Committe den .devcontainer
-Ordner in die Versionsverwaltung. Teammitglieder können die Umgebung beim Öffnen des Projekts automatisch neu aufbauen.
Wie debugge ich Datenverarbeitungs-Pipelines?
Nutze den integrierten Debugger von Cursor mit Breakpoints in Python-Skripten oder setze Agent ein, um komplexe Datentransformationen Schritt für Schritt zu analysieren und zu erklären.
.devcontainer
-Ordner im Root deines Repositorys. Erstelle anschließend die Dateien devcontainer.json
, Dockerfile
und requirements.txt
.
Reopen in Container
suchst.
Development-Container bieten mehrere Vorteile:
.devcontainer
-Konfiguration