As Generative AI transforms industries, data professionals must evolve too. This intermediate-level course empowers you to master the modern data management techniques essential for building scalable, ethical, and intelligent AI systems.
Advanced Data Techniques for Enterprise AI Systems
Advanced Data Techniques for Enterprise AI Systems
Ce cours fait partie de Spécialisation Modern Data Strategy for Enterprise Generative AI
Instructeurs : David Drummond
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Explain the foundational role of data management, security, and architecture in enterprise AI.
Implement cross-platform compatibility across AI models, datasets, and systems.
Apply vector database and embedding techniques to manage unstructured data.
Build unified data architectures using Iceberg, Delta, and DuckLake.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Architecture
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Metadata Management
- Catégorie : Agentic systems
- Catégorie : Interoperability
- Catégorie : Data Security
- Catégorie : Data Storage
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Data Strategy
- Catégorie : Generative AI Agents
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Semantic Web
- Catégorie : Real Time Data
- Catégorie : Data Governance
- Catégorie : Docker (Software)
- Catégorie : Data Store
- Catégorie : Data Loss Prevention
- Catégorie : Data Management
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
septembre 2025
Évaluations
12 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Modern Data Strategy for Enterprise Generative AI
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 6 modules dans ce cours
Understand the pillars of modern data strategy—management, frameworks, and governance. Learn how to secure data using encryption, access control, and ISO standards.
Inclus
4 vidéos2 lectures2 devoirs1 plugin
Master interoperability across clouds and platforms using Docker, Kubernetes, APIs, and the SECURE framework to build scalable, resilient AI systems.
Inclus
5 vidéos1 lecture2 devoirs1 laboratoire non noté
Organize and retrieve data efficiently using metadata tagging. Learn how tagging powers Retrieval-Augmented Generation (RAG) and enhances AI accuracy.
Inclus
6 vidéos2 devoirs1 laboratoire non noté1 plugin
Explore vector databases for semantic and multimodal search. Learn about indexing strategies, ANN algorithms, and hardware acceleration for real-time AI.
Inclus
8 vidéos4 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté1 plugin
Dive into data lakes, warehouses, and lakehouses. Use tools like DuckLake and Databricks to unify structured and unstructured data for Gen AI.
Inclus
8 vidéos2 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté1 plugin
Apply governance frameworks like DAMA-DMBOK and EDM. Implement Explainable AI, Zero Trust Architecture, and Data Loss Prevention for secure, ethical AI systems.
Inclus
6 vidéos1 lecture2 devoirs1 plugin
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Instructeurs
Offert par
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Statut : Prévisualisation
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Foire Aux Questions
This course provides foundational knowledge about data frameworks that support generative AI applications. It's important because even the most advanced AI models will produce unreliable results without properly structured, high-quality data foundations.
This course is designed for data professionals, AI leaders, and anyone responsible for implementing or overseeing generative AI initiatives who wants to understand how data strategy impacts AI performance.
You'll be able to design appropriate data frameworks for AI applications, implement effective data taxonomies, apply governance principles to AI data, and ensure your organization's data strategy supports reliable generative AI development.
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