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Temario del curso

Introducción a WrenAI OSS

  • Visión general de la arquitectura de WrenAI
  • Componentes principales del ecosistema de código abierto
  • Instalación y configuración

Modelado semántico en Wren AI

  • Definición de capas semánticas
  • Diseño de métricas y dimensiones reutilizables
  • Mejores prácticas para garantizar coherencia 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
  • Afinamiento 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 normativo

Integración de WrenAI en flujos de trabajo de datos

  • Incorporación de Wren AI en pipelines de datos
  • Conexión a herramientas de BI y visualización
  • Implementaciones multiusuario y empresariales

Casos de uso avanzados y extensiones

  • Complementos personalizados e integraciones mediante API
  • Extensión de WrenAI con modelos de aprendizaje automático
  • Escalabilidad para grandes conjuntos de datos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólida comprensión de SQL y sistemas de bases de datos
  • Experiencia en modelado de datos y capas semánticas
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático o procesamiento del lenguaje natural

Público objetivo

  • Ingenieros de datos
  • Ingenieros analíticos
  • Ingenieros de aprendizaje automático (ML)
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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