Eski raporları doğal dil BI ile yenile
WrenAI'nin semantik modeli ve doğal dilden SQL yetenekleriyle eski BI ortamlarını modernleştiren eğitim; MDL ile ilişki/metrik tanımı, rapor envanteri, paralel çalışma ve değişiklik yönetimi dahil.
WrenAI semantik modeli, doğal dil sorgulama ve geçiş yönetimi
Bu eğitim, yıllanmış ve bakımı zorlaşmış BI ortamlarının WrenAI ile modernleştirilmesini uçtan uca ele alır. WrenAI'nin açık kaynak mimarisi, veri kaynaklarına bağlanması ve Modeling Definition Language (MDL) ile semantik modelin kurulması; doğal dilden SQL üretimi (text-to-SQL), ilişkiler, metrik ve hesaplama tanımları; kullanıcıların doğal dille soru sorup güvenilir yanıt alması işlenir. Eski raporların envanteri, iş mantığının semantik modele taşınması, paralel çalışma dönemi ve kullanıcıların yeni araca adaptasyonu için değişiklik yönetimi planı ele alınır. Katılımcılar örnek bir geçiş senaryosunu baştan sona kurgular.
3 Gün. Her gün dört modül; WrenAI temellerinden semantik modele ve geçiş/değişiklik yönetimine ilerlenir.
Orta Seviye — WrenAI ile doğal dilden SQL üreten modern BI'ya geçiş; semantik model kurulumu, kullanım ve değişiklik yönetimi.
Katılımcılar örnek bir veri kaynağına WrenAI bağlayıp semantik model kurarak doğal dil sorgularını ve geçiş adımlarını uygular.
Kullanıcıların SQL yazmadan doğal dille güvenilir yanıt almasını sağlarsınız.
İş mantığını tek semantik modelde toplayıp metrik tutarsızlığını giderirsiniz.
Paralel çalışma ve değişiklik yönetimiyle riski düşük bir geçiş planlarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Temel SQL ve ilişkisel tablo bilgisi beklenir.
Mevcut bir raporlama/BI aracına aşinalık faydalıdır.
Fact/dimension ve metrik kavramlarına temel aşinalık faydalıdır.
WrenAI'yi deneyebilen (Docker destekli) bir bilgisayar faydalıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Doğal dil ve semantik katman temelli modern BI yaklaşımını açıklarsınız.
WrenAI'yi kaynağa bağlayıp doğal dil sorguları üretirsiniz.
MDL ile ilişki, metrik ve hesaplamaları merkezden tanımlarsınız.
Modeli iyileştirerek doğal dil yanıt doğruluğunu artırırsınız.
Eski raporları çıkarıp öncelikli geçiş kapsamını belirlersiniz.
İş mantığını semantik modele eşleyip sonucu doğrularsınız.
Parity izleyerek kademeli ve düşük riskli geçiş yaparsınız.
Kullanıcı benimsemesini eğitim ve iletişimle yönetirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Java JDBC ile ResultSet yönetimi, PreparedStatement, batch güncelleme ve transaction denetimini uygulamalı öğrenin. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Kenar bilişim mimarisini tasarlayın: kenar katmanları, mikro veri merkezi topolojisi, MQTT veri toplama, kenar akış işleme ve bulut senkronizasyonu. İleri DVA e
Detayları Gör →
Kenar bilişim ve mikro veri merkezlerini kurun ve işletin: provisioning, K3s/KubeEdge iş yükleri, izleme, OTA güncelleme ve filo yönetimi. Orta seviye DVA eğiti
Detayları Gör →
Analizin dayandığı anahtar istatistik kavramlarını öğrenin: dağılım, normal dağılım, olasılık, güven aralığı, p-değeri ve yaygın tuzaklar. Temel DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Kibana'yı öğrenin: Discover, KQL, Lens görselleştirme, dashboard, Maps, zamanlanmış raporlama ve alerting. Elasticsearch verisi için orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →