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Schulungsübersicht
Einführung in WrenAI OSS
- Überblick über die WrenAI-Architektur
- Wichtige OSS-Komponenten und das Ökosystem
- Installation und Einrichtung
Semantisches Modellieren in WrenAI
- Definition von semantischen Schichten
- Gestaltung wiederverwendbarer Metriken und Dimensionen
- Best Practices für Konsistenz und Wartbarkeit
Text-zu-SQL in der Praxis
- Abbildung natürlicher Sprache auf Abfragen
- Verbesserung der Genauigkeit der SQL-Generierung
- Häufige Herausforderungen und Troubleshooting
Prompt-Tuning und Optimierung
- Strategien des Prompt Engineerings
- Feinabstimmung für Unternehmensdatenbestände
- Ausgewogenheit zwischen Genauigkeit und Leistung
Implementierung von Guardrails
- Verhinderung unsicherer oder kostspieliger Abfragen
- Validierungs- und Freigabemechanismen
- Governance- und Compliance-Erwägungen
Integration von WrenAI in Daten-Workflows
- Einbettung von WrenAI in Pipelines
- Anbindung an BI- und Visualisierungstools
- Multi-User- und Enterprise-Bereitstellungen
Fortgeschrittene Anwendungsfälle und Erweiterungen
- Custom Plugins und API-Integrationen
- Erweiterung von WrenAI mit ML-Modellen
- Skalierung für große Datensätze
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundierte Kenntnisse in SQL und Datebanksystemen
- Erfahrung im Datenmodellieren und mit semantischen Schichten
- Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens oder der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)
Zielgruppe
- Data Engineers
- Analytics Engineers
- ML Engineers
21 Stunden