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Temario del curso
Introducción a WrenAI OSS
- Descripción general de la arquitectura de WrenAI.
- Componentes principales del código abierto y ecosistema.
- Instalación y configuración inicial.
Modelado semántico en WrenAI
- Definición de capas semánticas.
- Diseño de métricas y dimensiones reutilizables.
- Mejores prácticas para garantizar la consistencia y mantenibilidad.
Texto a SQL en la práctica
- Mapeo del lenguaje natural a consultas SQL.
- 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 barreras de seguridad
- Prevención de consultas inseguras o costosas.
- Mecanismos de validación y aprobación.
- Consideraciones sobre gobernanza y cumplimiento normativo.
Integración de WrenAI en flujos de trabajo de datos
- Incorporación de WrenAI en pipelines de datos.
- Conexión con herramientas de BI y visualización.
- Despliegues para múltiples usuarios y entornos empresariales.
Casos de uso avanzados y extensiones
- Plugins personalizados e integraciones de API.
- Extensión de WrenAI mediante modelos de aprendizaje automático.
- Escalabilidad para grandes conjuntos de datos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de SQL y sistemas de bases de datos.
- Experiencia en modelado de datos y capas semánticas.
- Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático o procesamiento del lenguaje natural.
Público objetivo
- Ingenieros de datos.
- Ingenieros de análisis.
- Ingenieros de aprendizaje automático (ML).
21 Horas
