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Temario del curso

Introducción a SQL potenciado por inteligencia artificial

  • Descripción general de la integración de IA en sistemas de datos
  • Evolución desde el uso convencional del SQL hacia consultas asistidas por IA
  • Casos de uso empresariales relevantes y beneficios derivados

Comprensión de los modelos de lenguaje grande en el contexto del SQL

  • Cómo interpretan y generan estos modelos consultas estructuradas
  • Comparativa entre GPT, LlaMA, DeepSeek, Qwen y Mistral respecto a sus aplicaciones en SQL
  • Proceso de adaptación específica de modelos para su interacción con bases de datos

Sistemas que convierten el lenguaje natural en consultas SQL (NL2SQL)

  • Arquitecturas y estrategias disponibles para desarrollar sistemas NL2SQL
  • Pasos para diseñar e implementar flujos de trabajo que traduzcan texto a consultas SQL
  • Métodos para evaluar la precisión de las consultas generadas y si reflejan realmente la intención del usuario

Optimización de consultas mediante el apoyo de IA

  • Uso de herramientas basadas en IA para detectar y corregir aquellas consultas ineficientes
  • Reescritura inteligente de consultas gracias a modelos de lenguaje grande, buscando mejores resultados en cuanto al rendimiento
  • Integración de estas técnicas de optimización en sistemas como PostgreSQL y SQL Server

Seguridad, gobernanza y trazabilidad de los procesos

  • Medidas para controlar el acceso a las consultas generadas por IA
  • Garantía de transparencia en sus resultados y cumplimiento normativo
  • Implementación de políticas de gestión de IA dentro del ecosistema empresarial de datos

Integración y coordinación de modelos de lenguaje grande

  • Conexión entre motores SQL y las APIs proporcionadas por IA
  • Empleo de frameworks reconocidos como LangChain y LlamaIndex
  • Despliegue de soluciones basadas en IA tanto en infraestructuras híbridas como en entornos cloud

Laboratorios prácticos de implementación

  • Configuración de conexiones entre IA y SQL, así como preparación de entornos de prueba
  • Elaboración y análisis detallado de consultas creadas por sistemas basados en IA
  • Medición concreta del incremento en eficiencia al aplicar estas mejoras algorítmicas

Tendencias futuras y planes estratégicos de adopción empresarial

  • Bases de datos diseñadas específicamente para el uso de IA y transformaciones asociadas al propio SQL
  • Posibles vínculos con lagos de datos, herramientas de inteligencia empresarial y flujos informáticos complejos
  • Desarrollo interno en las organizaciones de asistentes virtuales especializados en generación de consultas SQL

Resumen general y pasos recomendados a seguir

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre los fundamentos de SQL
  • Experiencia previa en administración de bases de datos o ingeniería de datos
  • Comprensión básica de conceptos relacionados con IA o aprendizaje automático

Público objetivo

  • Ingenieros de datos y administradores de bases de datos
  • Arquitectos empresariales y responsables del análisis de datos
  • Equipos dedicados a la integración de IA y al desarrollo de plataformas tecnológicas
 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

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