Introdução ao Text-to-SQL com LLMs para Data Analytics

À medida que os dados se tornam mais complexos, a capacidade de consultar bancos de dados usando inglês simples está transformando o analytics. A integração de Large Language Models (LLMs) com bancos de dados SQL permite extrair insights mais rapidamente e construir assistentes de dados inteligentes. Este curso ensina como preencher a lacuna entre a linguagem humana e as consultas de banco de dados. Você explorará como projetar prompts que geram SQL preciso, fornecer contexto de esquema de banco de dados para a AI e entender a arquitetura fundamental dos sistemas Text-to-SQL. O que você aprenderá: Compreender os conceitos centrais de Large Language Models e seu papel em data analytics. Aprender técnicas fundamentais de prompt engineering para gerar consultas SQL precisas e seguras. Aplicar padrões básicos de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para alimentar esquemas de banco de dados para sua AI. Praticar a escrita e o refinamento de prompts de linguagem natural para lidar com junções de tabelas e agregações complexas. Explorar fluxos de trabalho modernos para validar e executar consultas geradas por AI com segurança. O curso começa com terminologia essencial de AI e banco de dados, garantindo uma base sólida. A partir daí, você trabalhará com exemplos escritos e exercícios de texto passo a passo que demonstram como construir pipelines de Text-to-SQL eficazes e integrá-los em fluxos de trabalho analíticos. Projetado para iniciantes, analistas de dados e entusiastas de business intelligence, este curso não exige experiência prévia em programação avançada — apenas uma compreensão básica do que é um banco de dados. Comece a ler hoje para desbloquear o poder do data analytics impulsionado por AI e simplificar suas consultas de banco de dados.