Aprende a configurar o Cursor para fluxos de trabalho de data science, incluindo Python, R e SQL, com notebooks, ambientes remotos e análise com IA
O Cursor oferece ferramentas integradas para desenvolvimento em ciência de dados por meio de ambientes reproduzíveis, suporte a notebooks e assistência de código com IA. Este guia aborda padrões essenciais de configuração para fluxos de trabalho em Python, R e SQL.
Para ter suporte completo a notebooks, baixa a extensão Jupyter (id: ms-toolsai.jupyter), publicada por ms-toolsai.
O Cursor oferece suporte a arquivos .ipynb e .py com execução integrada de células. Tab, Inline Edit e Agents
funcionam em notebooks do mesmo jeito que em outros arquivos de código.Principais recursos:
Execução inline de células roda o código diretamente na interface do editor
Tab, Inline Edit e Agents entendem bibliotecas de ciência de dados, incluindo pandas, NumPy, scikit-learn e comandos mágicos do SQL
Servidores MCP permitem que teu agent faça consultas diretamente ao teu banco de dados. Com isso, teu agent pode optar por consultar o banco, escrever a query adequada, executar o comando e analisar os resultados, tudo como parte de uma tarefa em andamento.Por exemplo, tu podes conectar um banco de dados Postgres à tua instância do Cursor adicionando a seguinte configuração MCP ao Cursor:
Instala extensões específicas de banco de dados (PostgreSQL, BigQuery, SQLite, Snowflake) para executar consultas diretamente no editor. Isso elimina a troca de contexto entre ferramentas e habilita a assistência de IA para otimização de consultas.
Copy
Ask AI
-- O Cursor sugere índices, funções de janela e otimizações de consultaSELECT user_id, event_type, COUNT(*) as total_eventos, RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY COUNT(*) DESC) as ranking_frequenciaFROM eventsWHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '7 days'GROUP BY user_id, event_type;
Usa Agents para analisar consultas lentas, sugerir melhorias de desempenho ou gerar código de visualização para resultados de consultas. O Cursor entende o contexto de SQL e pode recomendar tipos de gráfico apropriados com base na estrutura dos teus dados.
A IA do Cursor também dá suporte a bibliotecas de visualização como Matplotlib, Plotly e Seaborn. O agente pode gerar código de visualização, te ajudando a explorar dados de forma rápida e fácil, enquanto cria um artefato reproduzível e compartilhável.
Copy
Ask AI
import plotly.express as pximport pandas as pd# A IA sugere tipos de gráfico relevantes com base nas colunas do datasetdf = pd.read_csv('sales_data.csv')fig = px.scatter(df, x='advertising_spend', y='revenue', color='region', size='customer_count', title='Receita vs. Investimento em Publicidade por Região')fig.show()
Posso usar notebooks Jupyter existentes?
Sim, o Cursor abre arquivos .ipynb com execução completa de células e suporte a conclusão com IA.Como lido com grandes conjuntos de dados que não cabem na memória?
Usa bibliotecas de computação distribuída como o Dask ou conecta a clusters Spark por meio de conexões Remote-SSH para máquinas mais potentes.O Cursor oferece suporte a arquivos R e SQL?
Sim, o Cursor fornece assistência com IA e realce de sintaxe para scripts em R (.R) e arquivos SQL (.sql).Qual é a forma recomendada de compartilhar ambientes de desenvolvimento?
Faz commit da pasta .devcontainer no controle de versão. Integrantes do time podem reconstruir o ambiente automaticamente ao abrir o projeto.Como eu depuro pipelines de processamento de dados?
Usa o depurador integrado do Cursor com pontos de interrupção em scripts Python ou aproveita o Agent para analisar e explicar transformações de dados complexas passo a passo.
Containers de desenvolvimento ajudam a garantir runtimes e dependências consistentes entre os membros do time e ambientes de deployment. Eles podem eliminar bugs específicos de ambiente e reduzir o tempo de onboarding de novos membros do time.Pra usar um container de desenvolvimento, começa criando a pasta .devcontainer na raiz do teu repositório. Depois, cria os arquivos devcontainer.json, Dockerfile e requirements.txt.
# requirements.txtpandas==2.3.0numpy# adicione outras dependências necessárias para o seu projeto
Cursor detecta o devcontainer automaticamente e sugere reabrir teu projeto dentro de um container. Se preferir, dá pra reabrir manualmente em um container usando a Command Palette (Ctrl+Shift+P) e pesquisando por Reopen in Container.Containers de desenvolvimento oferecem várias vantagens:
Isolamento de dependências evita conflitos entre projetos
Builds reprodutíveis garantem comportamento consistente entre ambientes de desenvolvimento e produção
Onboarding simplificado permite que novas pessoas do time comecem na hora sem configuração manual
Quando tua análise precisar de mais recursos de computação, GPUs ou acesso a datasets privados, conecta em máquinas remotas mantendo teu ambiente local de desenvolvimento.
Provisiona uma instância na nuvem ou acessa um servidor on-premises com os recursos necessários
Clona teu repositório na máquina remota, incluindo a configuração .devcontainer
Conecta pelo Cursor: Ctrl+Shift+P → “Remote-SSH: Connect to Host”
Essa abordagem mantém as ferramentas consistentes enquanto escala os recursos de computação conforme necessário. A mesma configuração de container de desenvolvimento funciona tanto em ambientes locais quanto remotos.