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Duração 21 horas
Programa do Curso
Introdução ao WrenAI OSS
- Visão geral da arquitetura do WrenAI
- Principais componentes OSS e ecossistema
- Instalação e configuração
Modelagem Semântica no WrenAI
- Definindo camadas semânticas
- Projetando métricas e dimensões reutilizáveis
- Boas práticas para consistência e manutenibilidade
Text to 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
- Ajuste fino para conjuntos de dados empresariais
- Equilibrando precisão e desempenho
Implementação de Guardrails
- Prevenção de consultas inseguras ou custosas
- Mecanismos de validação e aprovação
- Considerações de governança e conformidade
Integração do WrenAI em Fluxos de Dados
- Incorporando o WrenAI em pipelines
- Conectando a ferramentas de BI e visualização
- Implementações para múltiplos usuários e ambiente corporativo
Casos de Uso Avançados e Extensões
- Plugins personalizados e integrações de API
- Estendendo o 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 machine learning ou processamento de linguagem natural
Público-Alvo
- Engenheiros de dados
- Engenheiros de analytics
- Engenheiros de ML
