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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