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Schulungsübersicht
Einführung in WrenAI OSS
- Übersicht über die Architektur von WrenAI
- Wichtigste Open-Source-Komponenten sowie das Ökosystem
- Installation und Einrichtung des Tools
Semantisches Modellieren mit WrenAI
- Definition semantischer Schichten
- Entwurf wiederverwendbarer Kennzahlen und Dimensionen
- Best Practices zur Wahrung von Konsistenz und Pflegefähigkeit
Praktische Umsetzung der Text-zu-SQL-Konvertierung
- Abbildung natürlicher Sprache auf SQL-Abfragen
- Verbesserung der Genauigkeit bei der SQL-Generierung
- Häufige Herausforderungen sowie deren Behebung
Optimierung und Feinabstimmung von Prompts
- Strategien zum effektiven Prompt-Engineering
- Anpassung des Tools an Unternehmensdatenbestände
- Balance zwischen Genauigkeit und Ausführungsgeschwindigkeit
Einrichtung von Schutzmechanismen
- Vermeidung unsicherer oder kostenintensiver Abfragen
- Mechanismen zur Validierung und Freigabe von SQL-Befehlen
- Aspekte der Governance sowie Compliance-Vorgaben
Integration von WrenAI in bestehende Datenprozesse
- Einbindung von WrenAI in vorhandene Datenpipelines
- Verknüpfung mit BI-Tools sowie Visualisierungslösungen
- Implementierung für mehrere Nutzer oder im Enterprise-Umfeld
Fortgeschrittene Einsatzszenarien und Erweiterungsmöglichkeiten
- Entwicklung individueller Plugins sowie API-Integrationen
- Nutzung von ML-Modellen zur Erweiterung der Funktionalitäten
- Skalierung für sehr große Datensätze
Zusammenfassung sowie nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundierte Kenntnisse im Umgang mit SQL und Datenbanksystemen
- Erfahrung beim Modellieren von Daten sowie beim Entwerfen semantischer Schichten
- Grundverständnis der Konzepte des maschinellen Lernens bzw. der natürlichen Sprachverarbeitung
Zielgruppe
- Dateningenieure
- Analytics-Ingenieure
- ML-Entwickler
21 Stunden