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Temario del curso

Introducción a WrenAI OSS

  • Descripción 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 consistencia y mantenimiento.

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 Guardrails

  • 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 pipelines.
  • Conexión con herramientas de BI y visualización.
  • Despliegues empresariales y multiusuario.

Casos de Uso Avanzados y Extensiones

  • Plugins personalizados e integraciones con API.
  • Extensión de WrenAI con modelos de ML.
  • Escalabilidad para conjuntos de datos grandes.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Sólido entendimiento de SQL y sistemas de bases de datos.
  • Experiencia con modelado de datos y capas semánticas.
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático o procesamiento del lenguaje natural.

Público Objetivo

  • Ingenieros de datos
  • Ingenieros de analítica
  • Ingenieros de ML
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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