WrenAI Cloud Essentials Eğitimi

Eğitim Hakkında

Veri kaynaklarından modellere ve sorgulara WrenAI uygulaması

Eğitim, WrenAI Cloud ile üretken yapay zeka destekli veri sorgulamayı baştan sona anlatır: veri kaynağına bağlanma, tabloları modele dönüştürme, ilişkilerin tanımlanması, hesaplanmış alan ve metrik oluşturma, semantik katmanın (MDL) rolü, doğal dilde soru sorma, üretilen SQL'in doğrulanması, bilgi tabanı (SQL çiftleri ve talimatlar) ile doğruluğu artırma ve görünüm paylaşımı.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Veri Kaynağı ve Modelleme; 2. gün Doğal Dille Sorgu ve Doğruluk Yönetimi.

Seviye

Temel Seviye — WrenAI Cloud ile veri kaynağı bağlama, modelleme ve doğal dille sorgulama

Öğrenme Metodu

Örnek veri seti üzerinde WrenAI Cloud arayüzünde adım adım modelleme ve soru-cevap laboratuvarları.

Neden Bu Eğitim?

☁️Doğal Dil Sorgusu

SQL bilmeden bile veriye soru sorar, SQL yazabilenler için sonuç doğrulaması yaparsınız.

🛠️Semantik Katman

İş terimlerini veri modeline bağlayarak tutarlı cevaplar üretirsiniz.

🎯Doğruluk Artışı

Talimat ve örnek SQL çiftleriyle yanıt kalitesini yükseltirsiniz.

Anahtar Konular

wrenaiwren ai cloudtext to sqlgenbidoğal dil veri sorgulamasemantik katmanyapay zeka biveri modellemebigquery wrenaiconversational bi

“Veriye ulaşmak, soruyu doğru sorabilmekle başlar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Veri Temeli

Tablo, sütun, birincil/yabancı anahtar kavramlarını bilmek yeterlidir.

2

Temel SQL

SELECT ve JOIN okuyabilmek, üretilen sorguyu anlamak için faydalıdır.

3

Veri Kaynağı

Bağlanılacak örnek bir veritabanı veya CSV dosyası eğitimde sağlanır.

4

Hesap

WrenAI Cloud deneme hesabı oluşturulur.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı bir veri kaynağını bağlayıp tabloları anlamlı modellere dönüştürebilir.

Modül 1

WrenAI Genel Bakış

Text-to-SQL ve GenBI kavramı
Wren Engine ve semantik katman
Cloud ve açık kaynak sürüm farkı
Desteklenen kaynaklar: BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, MySQL vb.
Çalışma alanı (workspace) yapısı
Veri güvenliği bakışı

Modül 2

Veri Kaynağı Bağlama

Bağlantı bilgileri ve salt okunur kullanıcı
Ağ erişimi ve IP izni
Bağlantı testi
Şema ve tablo seçimi
Hassas sütun dışlama
Bağlantı sorunlarını giderme

Modül 3

Model Tanımlama

Tabloyu model olarak ekleme
Sütun açıklamaları ve görünen ad
Birincil anahtar belirleme
Hesaplanmış alan (calculated field)
Model sorgusu için kalite ipuçları
Modelleme en iyi uygulamaları

Modül 4

İlişkiler ve Metrikler

One-to-many, many-to-one ilişkileri
Join tanımı ve yönü
Metrik ve boyut tanımı
Zaman boyutu
İş terimi sözlüğü
İlişki diyagramı doğrulama

Günün hedefiKatılımcı doğal dille sorgu yapıp sonuçların doğruluğunu yönetebilir ve paylaşabilir.

Modül 1

Soru Sorma Akışı

Thread ve soru geçmişi
Önerilen sorular
Üretilen SQL'i görüntüleme
Tablo ve grafik sonucu
Takip soruları
Yanıt akıl yürütme adımları

Modül 2

Bilgi Tabanı

Talimatlar (instructions) yazımı
SQL çifti (question–SQL pair) ekleme
Terminoloji ve iş kuralı tanımı
Yanlış sonucu düzeltme döngüsü
Örnek yönetimi
Kalite izleme

Modül 3

Görünüm ve Paylaşım

Yanıttan görünüm (view) oluşturma
Sonuçları dışa aktarma
Ekip paylaşımı ve roller
Pano kullanımı
Raporlama alternatifleri
Sürüm ve değişiklik takibi

Modül 4

Güvenlik, Maliyet ve Sınırlar

Veri nasıl işlenir ve saklanır
LLM'e giden bilgi kapsamı
Rol ve erişim kontrolü
Kullanım sınırları ve maliyet
Halüsinasyon riski ve doğrulama
Üretime geçiş kontrol listesi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Kaynak Bağlama

Veri kaynağını güvenli biçimde WrenAI'ye bağlayabilirsiniz.

🧩

Modelleme

Tabloları anlamlı modellere dönüştürebilirsiniz.

🚀

İlişki Tanımı

Modeller arası join ve ilişkileri doğru tanımlayabilirsiniz.

🔍

Metrikler

Hesaplanmış alan ve metrik oluşturabilirsiniz.

🛡️

Doğal Dil Sorgu

Sorular sorup üretilen SQL'i doğrulayabilirsiniz.

📊

Bilgi Tabanı

Talimat ve SQL çiftleriyle yanıt kalitesini artırabilirsiniz.

🧪

Paylaşım

Görünümler oluşturup ekiple paylaşabilirsiniz.

🏗️

Güvenlik Bilinci

Veri gizliliği ve yapay zeka sınırlarını değerlendirebilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Veri analistleri
BI geliştiricileri
doğal dil ile veriye erişmek isteyen iş birimi uzmanları için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri analistleri, BI geliştiricileri ve doğal dil ile veriye erişmek isteyen iş birimi uzmanları için uygundur.

WrenAI nedir?

WrenAI, doğal dil sorularını semantik katman üzerinden SQL'e çeviren üretken yapay zeka tabanlı bir BI aracıdır; eğitim bulut sürümünü kullanır. Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

SQL bilmek gerekir mi?

Zorunlu değildir, ancak üretilen SQL'i okuyabilmek doğruluk kontrolünü kolaylaştırır.

Hangi veri kaynakları kullanılır?

Eğitimde örnek bir bulut veri ambarı veya veritabanı kullanılır; desteklenen kaynaklar eğitim sırasında gösterilir.

Veriler dışarı gönderiliyor mu?

Veri işleme ve LLM kapsamı güvenlik bölümünde ayrıntılı tartışılır; hassas veriler için dışlama yöntemleri gösterilir.

Sertifikalandırma

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.

Örnek Sertifika

WRENAI CLOUD ESSENTIALS: VERİ KAYNAKLARINDAN TABLOLARA EĞİTİMİ