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Durata 21 ore
Struttura del corso
Introduzione a WrenAI OSS
- Panoramica dell'architettura di WrenAI
- Componenti chiave OSS e ecosistema
- Installazione e configurazione
Modellazione Semantica in WrenAI
- Definizione dei layer semantici
- Progettazione di metriche e dimensioni riutilizzabili
- Buone pratiche per coerenza e manutenibilità
Conversione da Testo a SQL nella Pratica
- Mappatura dal linguaggio naturale alle query
- Miglioramento dell'accuratezza nella generazione SQL
- Sfide comuni e risoluzione dei problemi
Prompt Tuning e Ottimizzazione
- Strategie di prompt engineering
- Fine-tuning per dataset aziendali
- Bilanciamento tra accuratezza e prestazioni
Implementazione dei Guardrail
- Prevenzione di query non sicure o costose
- Meccanismi di convalida e approvazione
- Aspetti di governance e conformità
Integrazione di WrenAI nei Flussi di Lavoro sui Dati
- Integrazione di WrenAI nelle pipeline
- Connessione a strumenti di BI e visualizzazione
- Deployment multi-utente e aziendali
Casi d'Uso Avanzati ed Estensioni
- Plugin personalizzati e integrazioni API
- Estensione di WrenAI con modelli ML
- Scalabilità per grandi dataset
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Solida conoscenza di SQL e dei sistemi database
- Esperienza nella modellazione dei dati e nei layer semantici
- Familiarità con i concetti di machine learning o elaborazione del linguaggio naturale
Target
- Ingegneri dei dati
- Ingegneri analitici
- Ingegneri ML
