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Schulungsübersicht
Einführung in WrenAI OSS
- Überblick über die Architektur von WrenAI
- Wichtige OSS-Komponenten und Ökosystem
- Installation und Einrichtung
Semantisches Modellierung in Wren AI
- Definition von semantischen Schichten
- Gestaltung wiederverwendbarer Metriken und Dimensionen
- Best Practices für Konsistenz und Wartbarkeit
Text zu SQL in der Praxis
- Abbildung von natürlicher Sprache auf Abfragen
- Verbesserung der Genauigkeit der SQL-Generierung
- Häufige Herausforderungen und Fehlerbehebung
Prompt-Tuning und Optimierung
- Strategien des Prompt-Engineering
- Feinabstimmung für Enterprise-Datensätze
- Ausgleich zwischen Genauigkeit und Performance
Implementierung von Guardrails
- Verhinderung unsicherer oder kostspieliger Abfragen
- Validierungs- und Genehmigungsmechanismen
- Governance- und Compliance-Erwägungen
Integration von WrenAI in Daten-Workflows
- Einbettung von Wren AI in Pipelines
- Anbindung an BI- und Visualisierungstools
- Multi-User- und Enterprise-Deployment
Fortgeschrittene Anwendungsfälle und Erweiterungen
- Eigene Plugins und API-Integrationen
- Erweiterung von WrenAI mit ML-Modellen
- Skalierung für große Datensätze
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundiertes Verständnis von SQL und Datenbanksystemen
- Erfahrung im Datenmodellierung und mit semantischen Schichten
- Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens oder der Natural Language Processing (NLP)
Zielgruppe
- Data Engineers
- Analytics Engineers
- ML Engineers
21 Stunden