Temario del curso

Introducción a SQL Aumentado por IA

  • Visión general de la integración de IA en sistemas de datos
  • Evolución desde el SQL tradicional hasta las consultas asistidas por IA
  • Casos de uso empresariales clave y beneficios

Comprendiendo LLMs en el Contexto de SQL

  • Cómo los LLMs 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 NL2SQL (Natural Language to SQL)

  • 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 Asistida por IA de Consultas

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

Seguridad, Gobernanza y Audibilidad

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

Integración y Orquestación de LLMs

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

Laboratorios de Implementación Práctica

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

Tendencias Futuras y Estrategias de Adopción Empresarial

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

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

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

Audiencia

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

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