코스 개요
대화형 분석 소개
- 대화형 분석이 무엇인지, 왜 제품 팀에게 중요한지
- WrenAI의 주요 기능과 고수준 아키텍처
- Wren AI가 가능하게 하는 일반적인 제품 팀 워크플로우
데이터 소스 연결 및 액세스
- 지원되는 데이터 소스와 흡수 패턴
- 데이터 액세스, 권한, 그리고 다중 소스 조인
- 샘플 데이터셋과 샌드박싱을 위한 최선의 실천 방법
의미 모델링 및 메트릭 표준화
- 메트릭 계층과 정규적 정의 설계
- 제품 분석을 위한 재사용 가능한 메트릭과 차원 생성
- 의미 모델의 버전 관리와 거버넌스
자연어 to SQL 워크플로우
- WrenAI가 어떻게 NL 쿼리를 SQL로 번역하고 검증 전략을 사용하는지
- 제품 질문에 대한 프롬프트 패턴과 대체 전략
- 모호성 처리, 명확한 질문, 그리고 의도 설계
자가 서비스 BI 및 임베디드 사용 사례
- 제품 팀을 위한 대화형 대시보드와 템플릿 설계
- Wren AI를 제품 워크플로우와 내부 도구에 포함시키기
- 자가 서비스 분석의 채택과 영향 측정
품질, 평가, 그리고 가이드라인
- NL-to-SQL 정확도 테스트와 검증 스위트 구축
- 드리프트 모니터링, 데이터 품질 신호, 쿼리 감사
- 안전성, 액세스 제어, 비즈니스 규칙 가이드라인
워크샵: 제품 인사이트 플로우 구축
- 실습: 제품 메트릭 모델링, 대화형 쿼리 생성, 결과 검증
- 자가 서비스 대시보드와 사용자 가이드 조립
- 발표, 피드백, 그리고 다음 단계 행동 계획
요약 및 다음 단계
요건
- 제품 메트릭과 KPI 이해
- 데이터 분석 또는 BI 도구 사용 경험
- SQL에 대한 기본적인 지식이 유용함
대상자
- 제품 관리자
- 데이터 분석가
- 비즈니스 유닛의 데이터 챔피언
회원 평가 (3)
아비는 Alteryx에 대한 탁월한 지식을 갖추고 있으며 개념을 매우 명확하게 설명했습니다. 그는 우리의 목표를 정확히 파악하여 귀사에 특화된 맞춤형 데모 데이터 세트를 제공했는데, 이는 매우 인상적이었습니다. 또한 교육 과정은 잘 구조화되어 적절한 진행 속도로 이루어졌으며, 질의응답 시간을 충분히 보장했습니다.
Samuel Taylor - Manchester Metropolitan University
코스 - Alteryx for Data Analysis
기계 번역됨
딥티는 제 필요에 매우 잘 맞춰주었으며, 언제 복잡성을 추가할지, 언제 구조화된 접근을 취하며 뒤로 물러나야 할지를 알 수 있었습니다. 딥티는 진정으로 제 속도에 맞춰 일했으며, 먼저 보여주고 제가 직접 재생성하도록 함으로써 새로운 기능/도구를 스스로 사용할 수 있도록 도와주었습니다. 이를 통해 훈련이 정말 잘 고착되었습니다. 이 훈련의 결과와 딥티의 전문성 수준에 매우 만족합니다!
Deepthi - Invest Northern Ireland
코스 - IBM Cognos Analytics
기계 번역됨
명확한 설명과 좋은 예시가 있어 제 업무와 연관시킬 수 있었습니다.
Elaine Vermeulen - Sandoz BV
코스 - Alteryx for Developers
기계 번역됨