Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do WrenAI OSS
- Przegląd architektury WrenAI
- Kluczowe składniki OSS i ekosystem
- Instalacja i konfiguracja
Modelowanie semantyczne w Wren AI
- Definiowanie warstw semantycznych
- Projektowanie powtarzalnych metryk i wymiarów
- Najlepsze praktyki dotyczące spójności i utrzymywania
Tekst do SQL w praktyce
- Mapowanie języka naturalnego na zapytania
- Poprawa dokładności generowania SQL
- Typowe wyzwania i rozwiązywanie problemów
Dopasowywanie i optymalizacja wskaźników
- Strategie inżynierii wskaźników
- Dopasowywanie do zbiiorów danych przedsiębiorstw
- Zrównoważenie dokładności i wydajności
Implementacja zabezpieczeń
- Zapobieganie niebezpiecznym lub kosztownym zapytaniom
- Mechanizmy walidacji i zatwierdzenia
- Rozważania dotyczące zarządzania i zgodności
Integracja WrenAI z przepływami danych
- Wbudowywanie Wren AI w pipeline'ach
- Łączenie z narzędziami BI i wizualizacji
- Wdrożenia wieloużytkowników i przedsiębiorstw
Zaawansowane przypadki użycia i rozszerzenia
- Niestandardowe wtyczki i integracje API
- Rozszerzanie WrenAI o modele ML
- Skalowanie dla dużych zbiorów danych
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Solid understanding of SQL and database systems
- Experience with data modeling and semantic layers
- Familiarity with machine learning or natural language processing concepts
Uczestnicy docelowa
- Inżynierzy danych
- Inżynierzy analitycy
- Inżynierowie ML
21 godzin