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Programa do Curso

Introdução ao WrenAI OSS

  • Visão geral da arquitetura do WrenAI
  • Componentes principais do ecossistema de código aberto
  • Instalação e configuração

Modelagem Semântica no Wren AI

  • Definição de camadas semânticas
  • Projeto de métricas e dimensões reutilizáveis
  • Boas práticas para consistência e manutenibilidade

Texto para SQL na Prática

  • Mapeamento de linguagem natural para consultas
  • Melhoria da precisão na geração de SQL
  • Desafios comuns e soluções de problemas

Ajuste e Otimização de Prompts

  • Estratégias de engenharia de prompts
  • Ajuste fino para conjuntos de dados empresariais
  • Equilíbrio entre precisão e desempenho

Implementação de Guardrails

  • Prevenção de consultas inseguras ou custosas
  • Mecanismos de validação e aprovação
  • Considerações sobre governança e conformidade

Integração do WrenAI nos Fluxos de Dados

  • Incorporação do Wren AI em pipelines
  • Conexão com ferramentas de BI e visualização
  • Implantações multiusuário e empresariais

Casos de Uso Avançados e Extensões

  • Plugins personalizados e integrações via API
  • Expansão do WrenAI com modelos de ML
  • Escalabilidade para grandes conjuntos de dados

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Forte compreensão de SQL e sistemas de banco de dados
  • Experiência com modelagem de dados e camadas semânticas
  • Familiaridade com conceitos de aprendizado de máquina ou processamento de linguagem natural

Público-Alvo

  • Engenheiros de dados
  • Engenheiros de análise
  • Engenheiros de ML
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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