As generative AI becomes deeply woven into enterprise workflows, the need for ethical, scalable, and trustworthy data practices has never been greater. This course dives into two foundational pillars of modern AI strategy: Traceable Data Lineage and Responsible AI Governance.
Data Lineage & Ethical Frameworks for Responsible AI
Data Lineage & Ethical Frameworks for Responsible AI
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
8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Explain the role of traceable data lineage in AI reliability
Apply governance frameworks to manage ethical and regulatory risks.
Tag and trace AI-generated content using modern tools.
Design scalable governance strategies for enterprise AI applications.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Data Strategy
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Data Quality
- Catégorie : Metadata Management
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Data Governance
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Information Privacy
- Catégorie : Real Time Data
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
septembre 2025
Évaluations
9 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
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- 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 3 modules dans ce cours
Explore the core principles of data governance and ethical AI. Learn how frameworks like C2PA and tools like DuckLake help verify content authenticity and detect misinformation. Understand global governance perspectives and how to embed trust into AI systems.
Inclus
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Dive into the architecture of data pipelines and learn how to build them with governance in mind. Use tools like OpenLineage to visualize, monitor, and trace data across its lifecycle—ensuring transparency and compliance.
Inclus
6 vidéos1 lecture3 devoirs2 laboratoires non notés1 plugin
Design AI systems that are both powerful and principled. Learn ethics-by-design workflows, governance automation, and advanced compliance strategies to future-proof your AI initiatives.
Inclus
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Statut : Essai gratuitFractal Analytics
Statut : Essai gratuitUniversity of Michigan
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Foire Aux Questions
This course provides practical frameworks and techniques for implementing ethical, traceable, and compliant data practices for AI systems. It's important because organizations face increasing regulatory scrutiny and public expectations regarding AI transparency and ethics.
This course is designed for professionals who need to ensure AI systems meet ethical standards and regulatory requirements while maintaining data traceability and governance.
You'll be able to design governance frameworks for AI systems, implement data lineage tracking, create ethics-by-design workflows, and establish content authenticity verification systems. These skills enable you to build responsible AI systems that maintain trust and compliance.
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