SQL und KI: Natural Language to SQL

• 1. Text-to-SQL: Stand der Technik und Realitätscheck
  
• 2. Schema-Kontext: Die Brücke zwischen Fachsprache und Datenbank
  
• 3. Tools und Frameworks: Vanna.ai, SQLCoder und eigene Pipelines
  
• 4. Guardrails: Sicherheit, Validation und Produktionsbetrieb
  
• 5. Praxis-Workshop: „Text-to-SQL für unser Unternehmen (45 Min)
  
• Phase 1 - Machbarkeitsbewertung (15 Min):
  
• Phase 2 - Architektur skizzieren (15 Min):
  
• Phase 3 - Peer-Review (15 Min):
  
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Den kompletten Seminarinhalt finden Sie auf der Anbieterseite

• T-Entscheider und Data-Team-Leads: Die bewerten, ob Text-to-SQL für Self-Service-Analytics im eigenen Unternehmen realistisch ist - oder nur ein Demo-Trick.
• Data Engineers und Backend-Entwickler: Die Text-to-SQL-Pipelines bauen und in bestehende BI-/Analytics-Workflows integrieren.
• BI-Verantwortliche und Analytics Engineers: Die Business-Anwendern Datenbankzugriff ermöglichen wollen, ohne jedem SQL beizubringen.
• Datenbankadministratoren: Die verstehen müssen, welche Sicherheits- und Performance-Risiken KI-generierte Queries mit sich bringen.

Voraussetzungen: Solide SQL-Kenntnisse (SELECT, JOIN, GROUP BY, Subqueries). Grundverständnis von LLMs (was ist ein Prompt, was ist ein Token, was ist Halluzination). Python-Grundkenntnisse für die Praxis-Übungen. Keine Vorerfahrung mit Text-to-SQL nötig.

Abgrenzung: Dieses Seminar behandelt KI-gestützte SQL-Generierung als praktisches Werkzeug - nicht SQL-Grundlagen (dafür: S36, 3T).