Programa do Curso

Introdução ao WrenAI OSS

  • Visão geral da arquitetura do WrenAI
  • Componentes principais e ecossistema OSS
  • Instalação e configuração

Modelagem Semântica no Wren AI

  • Definição de camadas semânticas
  • Projeto de métricas e dimensões reutilizáveis
  • Práticas recomendadas 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 solução de problemas

Ajuste e Otimização de Prompts

  • Estratégias de engenharia de prompts
  • Afinamento para conjuntos de dados empresariais
  • Balanceando precisão e desempenho

Implementação de Barras Laterais (Guardrails)

  • Prevenção de consultas perigosas ou dispendiosas
  • Mecanismos de validação e aprovação
  • Considerações sobre governança e conformidade

Integração do WrenAI em Fluxos de Trabalho de Dados

  • Incorporando o Wren AI em pipelines
  • Conexão com ferramentas BI e visualização
  • Implantações para múltiplos usuários e empresas

Casos de Uso Avançados e Extensões

  • Plugins personalizados e integração de APIs
  • Estendendo o WrenAI com modelos ML
  • Escalando para grandes conjuntos de dados

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão sólida 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 analíticos
  • Engenheiros de ML
 21 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

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