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Temario del curso

Introducción a WrenAI OSS

  • Resumen 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 resolución 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 canalizaciones
  • 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
  • Escalamiento para conjuntos de datos grandes

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión sólida 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 de análisis
  • Ingenieros de ML
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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