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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a WrenAI OSS
- Visión general de la arquitectura de WrenAI
- Componentes clave de OSS y ecosistema
- Instalación y configuración
Modelado semántico en Wren AI
- Definición de capas semánticas
- Diseño de métricas y dimensiones reutilizables
- Mejores prácticas para la consistencia y mantenibilidad
Texto a SQL en la práctica
- Mapeo de lenguaje natural a consultas
- Mejora de la precisión en la generación de SQL
- Desafíos comunes y solución de problemas
Ajuste y optimización de prompts
- Estrategias de ingeniería de prompts
- Ajuste fino para conjuntos de datos empresariales
- Equilibrio entre precisión y rendimiento
Implementación de salvaguardas
- Prevención de consultas inseguras o costosas
- Mecanismos de validación y aprobación
- Consideraciones de gobernanza y cumplimiento
Integración de WrenAI en flujos de trabajo de datos
- Incorporación de Wren AI en pipelines
- Conexión con herramientas de BI y visualización
- Despliegues multiusuario y empresariales
Casos de uso avanzados y extensiones
- Plugins personalizados e integraciones de API
- Extensión de WrenAI con modelos de ML
- Escalabilidad para conjuntos de datos grandes
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de SQL y sistemas de bases de datos
- Experiencia en modelado de datos y capas semánticas
- Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático o procesamiento de lenguaje natural
Público objetivo
- Ingenieros de datos
- Ingenieros analíticos
- Ingenieros de ML
