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Cursor ofrece herramientas integradas para el desarrollo de ciencia de datos mediante entornos reproducibles, compatibilidad con notebooks y asistencia de código impulsada por IA. Esta guía cubre patrones esenciales de configuración para flujos de trabajo en Python, R y SQL.

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Desarrollo con notebooks

Para obtener compatibilidad completa con notebooks, descarga la extensión Jupyter (id: ms-toolsai.jupyter), publicada por ms-toolsai.
Cursor es compatible con archivos .ipynb y .py con ejecución de celdas integrada. Tab, Inline Edit y Agents funcionan en notebooks, igual que en otros archivos de código. Funciones clave:
  • La ejecución de celdas en línea corre código directamente en la interfaz del editor
  • Tab, Inline Edit y Agent entienden bibliotecas de ciencia de datos como pandas, NumPy, scikit-learn y comandos mágicos de SQL

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Integración de bases de datos

Puedes integrar bases de datos con Cursor de dos formas principales: servidores MCP y extensiones.
  • Servidores MCP permiten que tus agentes se conecten a tus bases de datos
  • Extensiones integran tu IDE en general con tus bases de datos

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Vía MCP

Los servidores MCP permiten que tu agente haga consultas directamente a tu base de datos. Esto le permite decidir consultar tu base de datos, escribir la consulta adecuada, ejecutar el comando y analizar los resultados, todo como parte de una tarea en curso. Por ejemplo, puedes conectar una base de datos de Postgres a tu instancia de Cursor agregando la siguiente configuración de MCP a Cursor: 
{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://localhost/mibase"
      ]
    }
  }
}
Para más información sobre MCP, consulta nuestra documentación de MCP.

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Mediante extensiones

Instala extensiones específicas para bases de datos (PostgreSQL, BigQuery, SQLite, Snowflake) para ejecutar consultas directamente desde el editor. Esto evita cambiar de contexto entre herramientas y habilita la asistencia de IA para optimizar consultas. 
-- Cursor sugiere índices, funciones de ventana y optimizaciones de consultas
SELECT
    user_id,
    event_type,
    COUNT(*) AS total_eventos,
    RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY COUNT(*) DESC) AS ranking_frecuencia
FROM events
WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '7 days'
GROUP BY user_id, event_type;
Usa Agents para analizar consultas lentas, sugerir mejoras de rendimiento o generar código de visualización para los resultados de las consultas. Cursor entiende el contexto de SQL y puede recomendar tipos de gráficos adecuados según la estructura de tus datos.
Extensión de Snowflake

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Visualización de datos

La asistencia de IA de Cursor se extiende a bibliotecas de visualización de datos como Matplotlib, Plotly y Seaborn. El agente puede generar código para visualización de datos, ayudándote a explorar datos rápida y fácilmente, mientras crea un artefacto replicable y compartible. 
import plotly.express as px
import pandas as pd

# La IA sugiere tipos de gráficos relevantes según las columnas del conjunto de datos
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
fig = px.scatter(df, x='advertising_spend', y='revenue',
                 color='region', size='customer_count',
                 title='Ingresos vs gasto en publicidad por región')
fig.show()

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Preguntas frecuentes

¿Puedo usar notebooks de Jupyter existentes? Sí, Cursor abre archivos .ipynb con ejecución completa de celdas y compatibilidad con completado por IA. ¿Cómo manejo datasets grandes que no caben en memoria? Usa bibliotecas de computación distribuida como Dask o conéctate a clústeres de Spark mediante conexiones Remote-SSH a máquinas más potentes. ¿Cursor admite archivos R y SQL? Sí, Cursor ofrece asistencia con IA y resaltado de sintaxis para scripts de R (.R) y archivos SQL (.sql). ¿Cuál es la forma recomendada de compartir entornos de desarrollo? Haz commit de la carpeta .devcontainer al control de versiones. Los miembros del equipo pueden reconstruir el entorno automáticamente al abrir el proyecto. ¿Cómo depuro pipelines de procesamiento de datos? Usa el depurador integrado de Cursor con puntos de interrupción en scripts de Python, o aprovecha Agent para analizar y explicar transformaciones de datos complejas paso a paso.

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Reproducibilidad del entorno

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Contenedores de desarrollo

Los contenedores de desarrollo te ayudan a garantizar entornos de ejecución y dependencias consistentes entre los miembros del equipo y los entornos de despliegue. Pueden eliminar errores específicos del entorno y reducir el tiempo de onboarding de nuevos miembros del equipo. Para usar un contenedor de desarrollo, empieza creando una carpeta .devcontainer en la raíz de tu repositorio. Luego crea un archivo devcontainer.json, un Dockerfile y un requirements.txt. 
// .devcontainer/devcontainer.json
{
  "name": "ds-env",
  "build": { "dockerfile": "Dockerfile" },
  "features": {
    "ghcr.io/devcontainers/features/python:1": { "version": "3.11" }
  },
  "postCreateCommand": "pip install -r requirements.txt"
}

# .devcontainer/Dockerfile
FROM mcr.microsoft.com/devcontainers/python:3.11
COPY requirements.txt .
RUN pip install --upgrade pip && \
    pip install -r requirements.txt

# requirements.txt
pandas==2.3.0
numpy
# agrega otras dependencias que necesites para tu proyecto
Cursor detectará automáticamente el devcontainer y te pedirá volver a abrir tu proyecto dentro de un contenedor. También podés reabrirlo manualmente en un contenedor usando la Command Palette (Ctrl+Shift+P) y buscando Reopen in Container. Los contenedores de desarrollo ofrecen varias ventajas:
  • Aislamiento de dependencias evita conflictos entre proyectos
  • Compilaciones reproducibles garantizan un comportamiento consistente entre entornos de desarrollo y producción
  • Onboarding simplificado permite que nuevos miembros del equipo empiecen de inmediato sin configuración manual

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Desarrollo remoto con SSH

Cuando tu trabajo requiera recursos de cómputo adicionales, GPUs o acceso a datasets privados, conectate a máquinas remotas manteniendo tu entorno de desarrollo local.
  1. Aprovisioná una instancia en la nube o accedé a un servidor on‑premises con los recursos necesarios
  2. Cloná tu repositorio en la máquina remota, incluyendo la configuración .devcontainer
  3. Conectate mediante Cursor: Ctrl+Shift+P → “Remote-SSH: Connect to Host”
Este enfoque mantiene un tooling consistente mientras escala los recursos de cómputo según sea necesario. La misma configuración del contenedor de desarrollo funciona tanto en entornos locales como remotos.
⌘I