연락처 정보

코스 개요

WrenAI OSS 소개

  • WrenAI 아키텍처 개요
  • 주요 오픈소스 구성 요소 및 생태계 설명
  • 설치 및 환경 구축 절차

WrenAI에서의 시맨틱 모델링

  • 시맨틱 계층 정의 방법
  • 재사용 가능한 지표 및 차원 설계 전략
  • 일관성 유지와 관리 용이성을 위한 모범 사례

실전 자연어 기반 SQL 생성 방법

  • 자연언어가 어떻게 쿼리로 변환되는지 이해하기
  • SQL 생성의 정확도 향상 기법
  • 흔히 발생하는 문제와 해결 방안

프롬프트 튜닝 및 최적화 기법

  • 효과적인 프롬프트 설계 전략
  • 기업용 데이터셋에 맞춘 모델 미세 조정 방법
  • 정확성과 성능 간의 균형 유지 방안

안전 가이드라인 설정 및 적용

  • 위험하거나 비효율적인 쿼리 발생을 방지하는 기법
  • 생성된 쿼리에 대한 검증 및 승인 절차
  • 거버넌스와 규제 준수를 위한 고려사항

데이터 워크플로우에 WrenAI 통합 방법

  • 파이프라인 내부에 WrenAI를 원활히 연동하는 방법
  • BI 및 데이터 시각화 도구와의 연결 방안
  • 다중 사용자 환경 및 엔터프라이즈급 배포 전략

고급 활용 사례 및 확장 기능

  • 사용자 정의 플러그인 및 API 연동 방법
  • 머신러닝 모델을 활용한 WrenAI 확장 전략
  • 대규모 데이터셋 처리를 위한 확장성 방안

요약 및 향후 활동 계획

요건

  • SQL 및 데이터베이스 시스템에 대한 충분한 이해
  • 데이터 모델링 및 시맨틱 계층 설계 경험
  • 머신러닝 또는 자연어 처리 관련 개념에 대한 기본 지식

대상자

  • 데이터 엔지니어
  • 분석 엔지니어
  • 머신러닝 엔지니어
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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