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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 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 indicaciones

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

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

Casos de uso avanzados y extensiones

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

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimiento sólido 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.

Público objetivo

  • Ingenieros de datos.
  • Ingenieros de análisis.
  • Ingenieros de ML.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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