Kurzusleírás

WrenAI OSS bevezetése

  • WrenAI architektúra áttekintése
  • Kulcsfontosságú OSS komponensek és ökoszisztéma
  • Telepítés és beállítás

Szemantikus modellzés Wren AI-ben

  • Szemantikus rétegek meghatározása
  • Újrafelhasználható mértékek és dimenziók tervezése
  • Kiemelt gyakorlatok a konszisztencia és karbantarthatóság érdekében

Text to SQL gyakorlatban

  • Természetes nyelv leképezése lekérdezésekre
  • SQL generálási pontosságának javítása
  • Gyakori kihívások és hibaelhárítás

Prompt finomhangolás és optimalizálás

  • Prompt engineer stratégiák
  • Finomhangolás vállalati adathalmazokhoz
  • Pontosság és teljesítmény egyensúlyozása

Önvédelmi mechanizmusok implementálása

  • Biztonságtalan vagy költséges lekérdezések megakadályozása
  • Ellenőrzés és jóváhagyási mechanizmusok
  • Irányítási és engedélyezési szempontok

WrenAI integrálása adatfolyamatokba

  • Wren AI beépítése pipelinékbe
  • Csatolás BI és vizualizációs eszközökhöz
  • Többfelhasználós és vállalati telepítések

Haladó használati esetek és kiterjesztések

  • Egyedi pluginok és API integrációk
  • WrenAI kiterjesztése ML modellökkel
  • Nagy adathalmazokhoz való skálázás

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • SQL és adatbázis-rendszerek mély megértése
  • Tapasztalat adattérképzésben és szémantikus rétegekkel
  • Ismeret gépi tanulással vagy természetes nyelvfeldolgozással kapcsolatos fogalmakkal

Célközönség

  • Adatmérnökök
  • Analitikai mérnökök
  • ML mérnökök
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák