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Struttura del corso

Introduzione a WrenAI OSS

  • Panoramica sull’architettura di WrenAI
  • Componenti principali e contesto dell’ecosistema open source
  • Procedura di installazione e configurazione iniziale

Modellazione semantica con WrenAI

  • Definizione degli strati semantici nel contesto dei dati aziendali
  • Progettazione di metriche e dimensioni riutilizzabili in più ambiti analitici
  • Best practice per garantire coerenza, affidabilità e facilità di manutenzione dei modelli

Conversione da testo a SQL: aspetti pratici

  • Associazione tra espressioni linguistiche naturali e istruzioni SQL corrispondenti
  • Strategie per incrementare l’accuratezza nella generazione delle query
  • Gestione dei problemi ricorrenti e tecniche di risoluzione dei malfunzionamenti

Ottimizzazione delle richieste utilizzando prompt strategici

  • Metodologie di ingegneria dei prompt in contesti analitici avanzati
  • Tecniche di perfezionamento del sistema basate su dataset aziendali specifici
  • Equilibrio tra precisione richiesta e risultati operativi desiderati

Configurazione di strumenti di sicurezza per le query generate

  • Strumenti per prevenire la compilazione di query potenzialmente rischiose o dispendiose in termini computazionali
  • Sistemi di validazione preventiva e processi di approvazione delle istruzioni SQL
  • Aspetti normativi e politiche interne legati alla governance dei dati e alla conformità alle normative

Integrazione di WrenAI nei flussi lavorativi analitici aziendali

  • Modi per integrare WrenAI OSS direttamente nei processi produttivi dei dati
  • Collegamento con strumenti di business intelligence e visualizzazione delle informazioni raccolte
  • Modalità di adozione su larga scala, anche da parte di più utenti diversificati all’interno dell’azienda

Applicazioni avanzate e possibilità di espansione del sistema

  • Creazione di plugin personalizzati e integrazioni tramite interfacce API ufficiali
  • Estensione delle capacità analitiche attraverso l’integrazione di modelli specifici per il machine learning
  • Tecniche utili per supportare carichi dati estremamente ingenti nel tempo

Conclusioni e suggerimenti sul proseguimento dei lavori formativi

Requisiti

  • Solida conoscenza di SQL e dei sistemi database
  • Esperienza nella modellazione dati e nella progettazione di strati semantici
  • Familiarità con i concetti fondamentali del machine learning o dell’elaborazione del linguaggio naturale

Destinatari

  • Ingegneri dati
  • Analisti dati
  • Specialisti di machine learning
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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