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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