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Temario del curso

Introducción a SQL aumentado con IA

  • Panorama general de la integración de IA en sistemas de datos.
  • Evolución desde el SQL tradicional hacia las consultas asistidas por IA.
  • Casos de uso empresarial clave y beneficios.

Comprensión de los LLM en el contexto de SQL

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

Sistemas de conversión de lenguaje natural a SQL (NL2SQL)

  • Arquitecturas y enfoques para NL2SQL.
  • Construcción y despliegue de canales 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 mediante LLM para mejorar el rendimiento.
  • Integración de la optimización de IA en PostgreSQL y SQL Server.

Seguridad, gobernanza y auditabilidad

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

Integración y orquestación de LLM

  • Conexión de motores de SQL con APIs de IA.
  • Uso de marcos 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 para IA y la evolución de SQL.
  • Integración con lagos de datos, herramientas de BI y canales de datos.
  • Creación de asistentes de consultas de IA internos para las organizaciones.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por participante

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