Struttura del corso

Introduzione a WrenAI OSS

  • Panoramica dell'architettura di WrenAI
  • Componenti e ecosystema principali OSS
  • Installazione e configurazione

Modellazione Semantica in Wren AI

  • Definizione di livelli semantici
  • Progettazione di metriche e dimensioni riutilizzabili
  • Migliori pratiche per la coerenza e mantenibilità

Da Testo a SQL in Pratica

  • Mappatura del linguaggio naturale alle query
  • Miglioramento dell'accuratezza della generazione di SQL
  • Sfide comuni e risoluzione dei problemi

Tuning e Ottimizzazione degli Avvisi

  • Strategie di ingegneria degli avvisi
  • Fine-tuning per dataset aziendali
  • Bilanciare accuratezza ed esecuzione

Implementazione dei Barrieri di Sicurezza

  • Prevenzione di query insicure o costose
  • Meccanismi di validazione e approvazione
  • Considerazioni sulla governanza e conformità

Integrazione di WrenAI nei Flussi di Lavoro dei Dati

  • Inserimento di Wren AI nei pipeline
  • Connessione con strumenti BI e visualizzazione
  • Deployment multiutente ed aziendale

Casistiche Avanzate e Estensioni

  • Plugin personalizzati e integrazioni API
  • Estendere WrenAI con modelli ML
  • Scalabilità per grandi dataset

Riepilogo ed Ulteriori Passaggi

Requisiti

  • Comprensione solida di SQL e sistemi di database
  • Esperienza con il modeling dei dati e le semantiche
  • Familiarità con i concetti di machine learning o processing del linguaggio naturale

Pubblico

  • Ingegneri dei dati
  • Ingegneri analitici
  • ML engineers
 21 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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