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Temario del curso

Introducción a SQL potenciado con IA

  • Descripción general de la integración de IA en sistemas de datos
  • Evolución desde SQL tradicional hasta consultas asistidas por IA
  • Casos de uso empresarial clave y sus 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 SQL
  • Ajuste fino (fine-tuning) de modelos para la interacción con bases de datos

Sistemas de lenguaje natural a SQL (NL2SQL)

  • Arquitecturas y enfoques para NL2SQL
  • Desarrollo y despliegue 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 IA para detectar y corregir consultas ineficientes
  • Reescritura de consultas mediante LLM para mejorar el rendimiento
  • Integración de la optimización por IA en PostgreSQL y SQL Server

Seguridad, gobernanza y trazabilidad

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

Integración y orquestación de LLM

  • 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 basadas 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 con la optimización por IA

Tendencias futuras y estrategias de adopción empresarial

  • Sistemas de bases de datos nativos para IA y la evolución del SQL
  • Integración con lagos de datos, herramientas de BI (Business Intelligence) y pipelines de datos
  • Desarrollo de asistentes internos de consulta con IA 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 sobre conceptos de IA o aprendizaje automático

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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