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Temario del curso

Introducción a SQL Potenciado con IA

  • Visión general de la integración de IA en sistemas de datos
  • Evolución desde SQL tradicional hacia consultas asistidas por IA
  • Casos de uso y beneficios empresariales clave

Comprensión de LLMs en el Contexto de SQL

  • Cómo los LLMs interpretan y generan consultas estructuradas
  • Comparación de GPT, LlaMA, DeepSeek, Qwen y Mistral para aplicaciones SQL
  • Ajuste fino (fine-tuning) de modelos para la interacción con bases de datos

Sistemas de Lenguaje Natural a SQL (NL2SQL)

  • Arquitecturas y enfoques para NL2SQL
  • Construcción e implementación de pipelines de texto a SQL
  • Evaluación de la precisión de las consultas e intención del usuario

Optimización de Consultas Asistida por IA

  • Uso de IA para detectar y corregir consultas ineficientes
  • Reescritura de consultas basada en LLMs para mejorar el rendimiento
  • Integración de la optimización con IA en PostgreSQL y SQL Server

Seguridad, Gobernanza y Auditabless

  • Control del acceso a consultas generadas por IA
  • Garantizar la explicabilidad y el cumplimiento normativo
  • Implementación de gobernanza de IA en sistemas empresariales de datos

Integración y Orquestación de LLMs

  • Conexión de motores SQL con APIs de IA
  • Uso de frameworks como LangChain y LlamaIndex
  • Implementación de componentes de IA en arquitecturas híbridas y en la nube

Laboratorios de Implementación Práctica

  • Configuración de conexiones IA-SQL y entornos de prueba
  • Creación y evaluación de consultas generadas por IA
  • Medición de las mejoras de rendimiento con optimización basada en IA

Tendencias Futuras y Estrategias de Adopción Empresarial

  • Sistemas de bases de datos nativos para IA y evolución del SQL
  • Integración con data lakes, herramientas de BI y pipelines de datos
  • Creación de asistentes de consulta de IA internos para las organizaciones

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos de SQL
  • Experiencia en administración de bases de datos o ingeniería de datos
  • Conocimientos básicos de conceptos de IA o aprendizaje automático (machine learning)

Audiencia Objetivo

  • Ingenieros de datos y administradores de bases de datos
  • Arquitectos empresariales y líderes de analítica
  • Equipos de integración de IA e ingeniería de plataformas
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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