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Schulungsübersicht

Einführung in WrenAI OSS

  • Überblick über die WrenAI-Architektur
  • Wesentliche OSS-Komponenten und Ökosystem
  • Installation und Einrichtung

Semantisches Modellieren in Wren AI

  • Definition semantischer Schichten
  • Gestaltung wiederverwendbarer Metriken und Dimensionen
  • Best Practices für Konsistenz und Wartbarkeit

Text-zu-SQL in der Praxis

  • Mapping von natürlicher Sprache zu Queries
  • Verbesserung der Genauigkeit der SQL-Generierung
  • Häufige Herausforderungen und Fehlerbehebung

Prompt-Tuning und Optimierung

  • Strategien des Prompt Engineering
  • Feinabstimmung (Fine-Tuning) für Unternehmens-Datensätze
  • Abwägung zwischen Genauigkeit und Performance

Implementierung von Guardrails

  • Verhinderung unsicherer oder kostspieliger Queries
  • Validierungs- und Freigabemechanismen
  • Governance- und Compliance-Aspekte

Integration von WrenAI in Daten-Workflows

  • Einbettung von Wren AI in Pipelines
  • Anbindung an BI- und Visualisierungstools
  • Mehrbenutzer- und Unternehmensbereitstellungen

Erweiterte Anwendungsfälle und Erweiterungen

  • Eigene Plugins und API-Integrationen
  • Erweiterung von WrenAI mit ML-Modellen
  • Skalierung für große Datensätze

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Solide Kenntnisse in SQL und Datenbank-Systemen
  • Erfahrung mit Datenmodellierung und semantischen Schichten
  • Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens oder der natürlichen Sprachverarbeitung

Zielgruppe

  • Data Engineers
  • Analytics Engineers
  • ML-Ingenieure
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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