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Temario del curso

Introducción a WrenAI OSS

  • Descripción general de la arquitectura de WrenAI
  • Componentes principales de código abierto y ecosistema
  • Instalación y configuración inicial

Modelado semántico en Wren AI

  • Definición de capas semánticas
  • Diseño de métricas y dimensiones reutilizables
  • Mejores prácticas para consistencia y mantenibilidad

De 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 indicaciones

  • Estrategias de ingeniería de indicaciones
  • Ajuste fino para conjuntos de datos empresariales
  • Equilibrio entre precisión y rendimiento

Implementación de guardias de seguridad

  • 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 tuberías de datos
  • Conexión con herramientas de BI y visualización
  • Despliegues multiusuario y empresariales

Casos de uso avanzados y extensiones

  • Complementos 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

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de datos
  • Ingenieros analíticos
  • Ingenieros de ML
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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