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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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