De lenguaje natural a SQL visible y verificable

La consulta generada debe verse, validarse y ejecutarse en un motor limitado.

Misión de la lección

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «De lenguaje natural a SQL visible y verificable».

1Entiende el criterio
2Haz una práctica pequeña
3Guarda una evidencia

Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Objetivos de aprendizaje

Construir un esquema para el modelo.
Bloquear operaciones peligrosas.
Mostrar SQL y resultado.

Entrega al modelo nombres de tablas, columnas y tipos, no filas privadas innecesarias. Permite inicialmente solo `SELECT`, añade un límite de filas y valida tablas/columnas contra el esquema. La interfaz debe mostrar la consulta antes o junto al resultado.

Idea clave. Acción de la misión: Convierte una pregunta de ventas en SQL DuckDB, ejecútalo con un límite y guarda pregunta, SQL y resultado.

Cuidado. No permitas `DROP`, `DELETE`, `UPDATE`, extensiones ni acceso a rutas arbitrarias.

Comprueba que funciona. Guarda una evidencia concreta: archivo, consulta, captura, log o test. Si no puedes enseñarla, la misión aún no está terminada.

Guardar y reabrir el proyecto.

Registra fecha, versión de herramientas, dataset usado y qué revisarías antes de pasar a datos reales.

Siguiente misión recomendada

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Elige entre pandas, Polars y DuckDB». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

Elige entre pandas, Polars y DuckDB

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Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

1Comprender
2Aplicar o construir
3Operar con confianza

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

IA desde ceroEntiende, usa y verifica la IA generativa antes de elegir una herramientaCero absoluto · 12 leccionesVer curso

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

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Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

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Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

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No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

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