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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a SQL con refuerzo de IA
- Visión general de la integración de IA en sistemas de datos
- Evolución desde el SQL tradicional hacia la consulta asistida por IA
- Casos de uso empresariales clave y beneficios
Comprensión de los LLMs en el contexto de SQL
- Cómo los LLMs interpretan y generan consultas estructuradas
- Comparación de GPT, LlaMA, DeepSeek, Qwen y Mistral para aplicaciones SQL
- Ajuste fino de modelos para la interacción con bases de datos
Sistemas de Lenguaje Natural a SQL (NL2SQL)
- Arquitecturas y enfoques para NL2SQL
- Construcción y despliegue de pipelines de texto a SQL
- Evaluación de la precisión de las consultas y la intención del usuario
Optimización de consultas asistida por IA
- Uso de la IA para detectar y corregir consultas ineficientes
- Reescritura de consultas basada en LLMs para mejorar el rendimiento
- Integración de la optimización con IA en PostgreSQL y SQL Server
Seguridad, gobernanza y capacidad de auditoría
- Control de acceso a consultas generadas por IA
- Aseguramiento de la explicabilidad y el cumplimiento
- Implementación de la gobernanza de IA en sistemas de datos empresariales
Integración y orquestación de LLMs
- Conexión de motores SQL con APIs de IA
- Uso de marcos de trabajo como LangChain y LlamaIndex
- Despliegue de componentes de IA en arquitecturas híbridas y en la nube
Laboratorios de implementación práctica
- Configuración de conexiones IA-SQL y entornos de prueba
- Creación y evaluación de consultas generadas por IA
- Medición de las mejoras de rendimiento con la optimización de IA
Tendencias futuras y estrategias de adopción empresarial
- Sistemas de bases de datos nativos de IA y evolución de SQL
- Integración con lagos de datos, herramientas de BI y pipelines
- Construcción de asistentes de consultas de IA internos para las organizaciones
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de SQL
- Experiencia en administración de bases de datos o ingeniería de datos
- Conocimiento básico de conceptos de IA o aprendizaje automático
Público objetivo
- Ingenieros de datos y administradores de bases de datos
- Arquitectos empresariales y líderes de analítica
- Equipos de integración de IA e ingeniería de plataformas