Kurzusleírás

Bevezetés a WrenAI OSS-be

  • A WrenAI architektúra áttekintése
  • Kulcs OSS komponensek és ökoszisztéma
  • Telepítés és beállítás

Szemantikus modellezés a Wren AI-ben

  • Szemantikus rétegek definiálása
  • Újrahasználható metrikák és dimenziók tervezése
  • Ajánlott eljárások a konzisztencia és karbantarthatóság érdekében

Szöveg-SQL gyakorlatban

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

Prompt finomhangolás és optimalizálás

  • Prompt mérnöki stratégiák
  • Finomhangolás vállalati adathalmazokhoz
  • Pontosság és teljesítmény egyensúlyának megtalálása

Korlátok implementálása

  • Nem biztonságos vagy költséges lekérdezések megelőzése
  • Ellenőrzési és jóváhagyási mechanizmusok
  • Irányítási és megfelelőségi szempontok

A WrenAI integrálása adatfolyamatokba

  • A Wren AI beágyazása folyamatokba
  • Kapcsolódás BI és vizualizációs eszközökhöz
  • Többfelhasználós és vállalati telepítések

Speciális használati esetek és kiterjesztések

  • Egyéni pluginok és API integrációk
  • A WrenAI kiterjesztése ML modellekkel
  • Nagy adathalmazokra történő skálázás

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Erős SQL és adatbázisrendszerek ismerete
  • Tapasztalat adatmodellezésben és szemantikus rétegekben
  • Ismeret a gépi tanulás vagy a természetes nyelvfeldolgozás alapfogalmaiban

Célközönség

  • Adatmérnökök
  • Elemző mérnökök
  • ML mérnökök
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák