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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