How long does it take to complete this course?

Two modules with videos, readings, dialogues, labs, and assignments; plan for several hours across 2–3 weeks depending on pace. (See module time estimates in the uploaded outline.)

What background knowledge is necessary?

Familiarity with data management/governance and basic LLM/RAG concepts; experience with SQL/NoSQL or Python is helpful.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Advanced Data Techniques for Enterprise AI Systems

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Advanced Data Techniques for Enterprise AI Systems

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Modern Data Strategy for Enterprise Generative AI“

Dozenten: David Drummond

Bei enthalten

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6 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Data Management
Kategorie: Interoperability
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Data Strategy
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Containerization
Kategorie: AI Security
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Security
Kategorie: Taxonomy
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Data Store

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Vector Databases

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12 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Modern Data Strategy for Enterprise Generative AI“

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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 6 Module

Generative AI succeeds or fails on the quality of your data strategy. In this hands on course, you’ll learn how to design scalable data frameworks and governance models that power LLMs, RAG, and agentic AI with reliable, ethical, and context rich information. The curriculum covers modern data strategy fundamentals, taxonomy design, and responsible AI practices—equipping you to reduce hallucinations, enforce compliance, and accelerate delivery of production ready AI solutions.

Understand the pillars of modern data strategy—management, frameworks, and governance. Learn how to secure data using encryption, access control, and ISO standards.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

4 VideosInsgesamt 25 Minuten

Introduction to Data Management Techniques5 Minuten
Data Management and the Pillars of Modern Data Strategy7 Minuten
The Pillars of Data Management6 Minuten
Security Fundamentals in Data Management7 Minuten

2 LektürenInsgesamt 20 Minuten

Course Syllabus10 Minuten
Disclaimer10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Assessing Core Data Management Principles30 Minuten
Modern Data Strategy Fundamentals30 Minuten

Master interoperability across clouds and platforms using Docker, Kubernetes, APIs, and the SECURE framework to build scalable, resilient AI systems.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

5 VideosInsgesamt 33 Minuten

Introducing Cross-platform Compatibility and Interoperability 6 Minuten
Benefits of Cross-platform Compatibility6 Minuten
Strategies for Achieving Cross-Platform Compatibility 6 Minuten
Implementing Cross-Platform Compatibility5 Minuten
Demo: Cross-Platform Compatibility 10 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

Solving Integration Challenges: Case Studies10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Evaluating Cross-platform Data Solutions30 Minuten
Cross-platform Compatibility and Interoperability30 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 60 Minuten

Cross-platform Compatibility: MCP60 Minuten

Organize and retrieve data efficiently using metadata tagging. Learn how tagging powers Retrieval-Augmented Generation (RAG) and enhances AI accuracy.

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

6 VideosInsgesamt 34 Minuten

Introduction to Tagging4 Minuten
Understanding Tagging Systems 6 Minuten
Tagging for Enhanced Retrieval 4 Minuten
Metadata-enhanced Vector Search4 Minuten
Demo: Data Classification and Tagging11 Minuten
Challenges and Solutions in Integration 6 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Data Classification and Tagging30 Minuten
Data Classification and Tagging30 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 60 Minuten

Tagging Systems: Document Classification System60 Minuten

Explore vector databases for semantic and multimodal search. Learn about indexing strategies, ANN algorithms, and hardware acceleration for real-time AI.

Das ist alles enthalten

8 Videos4 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

8 VideosInsgesamt 45 Minuten

Introduction to Vector Stores6 Minuten
Metadata-Enhanced Vector Search 4 Minuten
Access and Control Considerations5 Minuten
Efficacy of Vector Embedding Engine 5 Minuten
Efficacy and Cost of Vector Store Search 6 Minuten
Speed of Vector Store Search 7 Minuten
Creating Indices over Vectors 6 Minuten
Demo: Integrating Vector Stores in Your Applications7 Minuten

4 LektürenInsgesamt 40 Minuten

The Mathematics of Vector Databases10 Minuten
Securing Your Vector Database10 Minuten
Vector Database Best Practices10 Minuten
Speedy Vector Databases10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Vector Data Stores, Embeddings, and Indices30 Minuten
Vector Data Stores, Embeddings, and Indices30 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 60 Minuten

Vector Data Stores60 Minuten

Dive into data lakes, warehouses, and lakehouses. Use tools like DuckLake and Databricks to unify structured and unstructured data for Gen AI.

Das ist alles enthalten

8 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

8 VideosInsgesamt 44 Minuten

Why Unified Data Management Matters 4 Minuten
Data Warehouses, Lakes, and Lakehouses6 Minuten
Modern Lakehouse Architectures: Iceberg, Delta, and DuckLake6 Minuten
Understanding and Accessing Tabular Data 5 Minuten
Understanding and Accessing Tabular Data Part II5 Minuten
Tabular data, Vector Databases, and Data Management3 Minuten
DuckLake: Simplifying Lakehouse with SQL Catalogs3 Minuten
Demo: DuckLake for Gen AI Data Pipelines11 Minuten

2 LektürenInsgesamt 30 Minuten

Benefits of Data Warehouses, Lakes, and Lakehouses20 Minuten
Leveraging Tabular Data Case Studies10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Modern Data Architectures30 Minuten
Modern Data Architectures30 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 60 Minuten

DuckLake for Modern Lakehouse Architecture60 Minuten

Apply governance frameworks like DAMA-DMBOK and EDM. Implement Explainable AI, Zero Trust Architecture, and Data Loss Prevention for secure, ethical AI systems.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

6 VideosInsgesamt 35 Minuten

Modern Day Data Management Techniques5 Minuten
Frameworks of Modern Data Management Techniques4 Minuten
DuckLake as a Unified Catalog Solution5 Minuten
Data Management Frameworks and Explainable AI (XAI)6 Minuten
Securing Data in Advanced Frameworks6 Minuten
Tying It All Back9 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

Acknowledgements10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Data Frameworks and XAI30 Minuten
Data Frameworks and XAI30 Minuten

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Dozenten

David Drummond

Fractal Analytics

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

It’s a practitioner’s path to enterprise‑grade GenAI via strong data frameworks and governance—critical for reducing hallucinations, ensuring compliance, and scaling LLM/RAG systems reliably.

Professionals responsible for data platforms, AI product delivery, and governance—Data/ML Engineers, Architects, Product Managers, and Data Stewards

Design and implement a comprehensive data framework, evaluate governance against Responsible AI criteria, and operationalize RAG/LLM solutions with measurable data quality.

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