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 Duración 21 horas

Temario del curso

Introducción a la SQL Aumentada con IA

  • Resumen de la integración de la IA en los sistemas de datos
  • Evolución desde la SQL tradicional hasta la consulta asistida por IA
  • Casos de uso empresariales clave y beneficios

Comprendiendo los LLMs en el Contexto de SQL

  • Cómo los LLMs interpretan y generan consultas estructuradas
  • Comparación de GPT, LLaMA, DeepSeek, Qwen y Mistral para aplicaciones SQL
  • Ajuste fino de modelos para la interacción con bases de datos

Sistemas de Lenguaje Natural a SQL (NL2SQL)

  • Arquitecturas y enfoques para NL2SQL
  • Construcción e implementación de pipelines de texto a SQL
  • Evaluación de la precisión de las consultas y la intención del usuario

Optimización de Consultas Asistida por IA

  • Uso de la IA para detectar y corregir consultas ineficientes
  • Reescritura de consultas basada en LLMs para el rendimiento
  • Integración de la optimización con IA en PostgreSQL y SQL Server

Seguridad, Gobernanza y Auditabilidad

  • Control del acceso a consultas generadas por IA
  • Garantía de explicabilidad y cumplimiento normativo
  • Implementación de la gobernanza de la IA en sistemas de datos empresariales

Integración y Orquestación de LLMs

  • Conexión de motores SQL con APIs de IA
  • Uso de marcos de trabajo como LangChain y LlamaIndex
  • Despliegue de componentes de IA en arquitecturas híbridas y en la nube

Laboratorios de Implementación Práctica

  • Configuración de conexiones IA-SQL y entornos de prueba
  • Creación y evaluación de consultas generadas por IA
  • Medición de las mejoras de rendimiento mediante la optimización con IA

Tendencias Futuras y Estrategias de Adopción Empresarial

  • Sistemas de bases de datos nativos de IA y evolución de SQL
  • Integración con lagos de datos, herramientas de BI y pipelines
  • Construcción de asistentes de consultas de IA internos para las organizaciones

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos de SQL
  • Experiencia con la administración de bases de datos o ingeniería de datos
  • Conocimientos básicos de conceptos de IA o aprendizaje automático

Público Objetivo

  • Ingenieros de datos y administradores de bases de datos
  • Arquitectos empresariales y líderes de analítica
  • Equipos de ingeniería de integración de IA y plataformas

Número de participantes


Precio por participante

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