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Programa del Curso
Introducción a WrenAI OSS
- Resumen de la arquitectura de WrenAI
- Componentes clave y ecosistema OSS
- 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 Práctica
- Mapear el lenguaje natural a consultas
- Mejorar la precisión de la generación de SQL
- Desafíos comunes y solución de problemas
Afinamiento y Optimización de las Solicitudes
- Estrategias de ingeniería de solicitudes
- Afinamiento para conjuntos de datos empresariales
- Equilibrar precisión y rendimiento
Implementación de Barreras de Seguridad
- Prevenir consultas inseguras o costosas
- Mecanismos de validación y aprobación
- Consideraciones de gobernanza y cumplimiento normativo
Integrar WrenAI en Flujos de Trabajo de Datos
- Incorporar Wren AI en pipelines
- Conectar con herramientas de BI y visualización
- Implementaciones multiusuario y empresariales
Casos de Uso Avanzados y Extensiones
- Plugins personalizados e integraciones de API
- Ampliar WrenAI con modelos de ML
- Escalar para conjuntos de datos grandes
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Strong understanding of SQL and database systems
- Experience with data modeling and semantic layers
- Familiarity with machine learning or natural language processing concepts
Audience
- Data engineers
- Analytics engineers
- ML engineers
21 Horas
