Kurzusleírás
Bevezetés a beszélgetésalapú analitikába
- Mi a beszélgetésalapú analitika, és miért fontos a termékcsapatok számára
- A WrenAI fő képességei és magas szintű architektúrája
- A Wren AI által lehetővé tett tipikus termékcsapat-munkafolyamatok
Adatforrások csatlakoztatása és hozzáférés
- Támogatott adatforrások és betöltési minták
- Adathozzáférés, jogosultságok és többforrásos összekapcsolások
- Bevált gyakorlatok mintaadatkészletekhez és homokozó környezetekhez
Szemantikus modellezés és metrikaszabványosítás
- Metrikaréteg és kanonikus definíciók tervezése
- Újrafelhasználható metrikák és dimenziók létrehozása termékanalitikához
- A szemantikus modell verziózása és irányítása
Természetes nyelvről SQL-re munkafolyamatok
- Hogyan fordítja a WrenAI a természetes nyelvű lekérdezéseket SQL-re, és milyen érvényesítési stratégiák léteznek
- Promptolási minták és tartalékmegoldások termékkérdésekhez
- Kétértelműség kezelése, tisztázó kérdések és szándéktervezés
Önkiszolgáló BI és beágyazott használati esetek
- Beszélgetésalapú irányítópultok és sablonok tervezése termékcsapatok számára
- A Wren AI beágyazása termékmunkafolyamatokba és belső eszközökbe
- Az önkiszolgáló analitika elfogadásának és hatásának mérése
Minőség, értékelés és védőkorlátok
- Az NL-SQL pontosság tesztelése és érvényesítési csomagok építése
- Eltolódás, adatminőségi jelek és lekérdezés-auditok figyelése
- Biztonság, hozzáférés-szabályozás és üzleti szabályok szerinti védőkorlátok
Műhelymunka: Termékbetekintési folyamat építése
- Gyakorlati laborgyakorlat: termékmetrika modellezése, beszélgetésalapú lekérdezések létrehozása és az eredmények érvényesítése
- Önkiszolgáló irányítópult és felhasználói útmutató összeállítása
- Prezentációk, visszajelzések és következő lépésekre vonatkozó akciótervek
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A termékmetrikák és KPI-ok ismerete
- Tapasztalat adatelemzéssel vagy BI-eszközökkel
- Alapszintű SQL-ismeret előnyt jelent
Célközönség
- Termékmenedzserek
- Adatelemzők
- Adatfelelősök az üzleti egységekben
Vélemények (3)
Deepthi nagyon jól érezte meg igényeimet, tudta, mikor kell bővíteni a összetettséget és mikor inkább rendezett módon haladjon tovább. Deepthi valóban a saját tempómban dolgozott velem, és biztosította, hogy képes legyek önállóan használni az új funkciókat/eszközöket. Először bemutatta őket, majd engedte, hogy én ismétlém meg őket, ami nagyon segített a tananyag beillesztésében. Nem lehetne elégedettebb a képzés eredményeivel és Deepthi szakmai tudásával!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Kurzus - IBM Cognos Analytics
Gépi fordítás
jól felkészült - és nagyon szimpatikus
Oliver - Post CH AG
Kurzus - Splunk Fundamentals
Gépi fordítás
sok gyakorló feladat
Marcin - Narodowy Bank Polski
Kurzus - Splunk Data Administration
Gépi fordítás