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Temario del curso

Introducción al Análisis Conversacional

  • ¿Qué es el análisis conversacional y por qué es importante para los equipos de producto?
  • Capacidades clave de WrenAI y arquitectura de alto nivel
  • Flujos de trabajo típicos del equipo de producto habilitados por Wren AI

Conexión de Fuentes de Datos y Acceso

  • Fuentes de datos compatibles y patrones de ingestión
  • Acceso a datos, permisos y uniones multi-fuente
  • Mejores prácticas para conjuntos de datos de ejemplo y sandboxing

Modelado Semántico y Estandarización de Métricas

  • Diseño de una capa de métricas y definiciones canónicas
  • Creación de métricas y dimensiones reutilizables para el análisis del producto
  • Versionado y gobernanza del modelo semántico

Flujos de Trabajo de Lenguaje Natural a SQL

  • Cómo WrenAI traduce consultas en NL a SQL y estrategias de validación
  • Patrones de prompts y alternativas para preguntas sobre el producto
  • Manejo de ambigüedad, preguntas de clarificación y diseño de intenciones

BI Autoasistido y Casos de Uso Integrados

  • Diseño de dashboards conversacionales y plantillas para equipos de producto
  • Integración de Wren AI en flujos de trabajo del producto y herramientas internas
  • Medición de la adopción e impacto del análisis autoasistido

Calidad, Evaluación y Guardrails

  • Prueba de la precisión NL-to-SQL y construcción de suites de validación
  • Monitoreo de desviaciones, señales de calidad de datos y auditorías de consultas
  • Seguridad, control de acceso y guardrails de reglas de negocio

Taller: Construir un Flujo de Insights del Producto

  • Práctica de laboratorio: modelar una métrica del producto, crear consultas conversacionales y validar resultados
  • Ensamblar un dashboard autoasistido y guía para el usuario
  • Presentaciones, retroalimentación y planes de acción para los siguientes pasos

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las métricas y KPIs del producto
  • Experiencia con herramientas de análisis de datos o BI
  • Conocimiento básico de SQL es beneficioso

Público Objetivo

  • Gerentes de producto
  • Analistas de datos
  • Líderes de datos en unidades de negocio
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (4)

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