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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a WrenAI OSS
- Visión general de la arquitectura de WrenAI
- Componentes clave de código abierto 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
Text to SQL en la Práctica
- Mapeo del 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
- Fine-tuning para conjuntos de datos empresariales
- Equilibrio entre precisión y rendimiento
Implementación de Guardrails
- 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
- 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 grandes conjuntos de datos
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de SQL y sistemas de bases de datos
- Experiencia con modelado de datos y capas semánticas
- Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático o procesamiento de lenguaje natural
Audiencia
- Ingenieros de datos
- Ingenieros analíticos
- Ingenieros de ML
