What background knowledge is necessary?

A working understanding of data management concepts, familiarity with AI systems, and basic knowledge of data ethics will help you get the most from this course.

What topics are covered in this course?

The course covers data governance principles, traceable data lineage, content authenticity frameworks, ethics-by-design methodologies, governance automation, and regulatory compliance for AI systems.

What is the learning experience of this course?

The course combines theoretical instructions with practical application through hands-on labs, demos, case studies, and expert-led dialogues. You'll work on real-world governance challenges and produce documentation and frameworks applicable to your organization.

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.

Data Lineage & Ethical Frameworks for Responsible AI

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Data Lineage & Ethical Frameworks for Responsible AI

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

Dozenten: David Drummond

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3 Module

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

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

8 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

Translate business requirements into lineage models and control points
Capture and visualize lineage from source data to deployed models, build datasheets/model cards that make AI decisions explainable
Apply NIST AI RMF‑aligned assessments and define mitigations
Conduct privacy impact assessments and implement consent/retention controls & produce audit‑ready evidence packs and governance dashboards

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Governance
Kategorie: Data Security
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Risk Modeling
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Automation
Kategorie: Data Mapping
Kategorie: Information Assurance
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Data Transformation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: AI Workflows

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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
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In diesem Kurs gibt es 3 Module

Transform how your organization builds trust in AI. Learn to design end‑to‑end data lineage and ethical governance frameworks that make AI explainable, auditable, and compliant—without slowing innovation.

In this hands‑on course, you’ll capture provenance from source to model, manage metadata and documentation (datasheets, model cards), and operationalize risk controls aligned to industry guidance. Practice integrating lineage with the AI lifecycle—ingestion, training, deployment, monitoring—and implement privacy, fairness, and quality assurance guardrails. You’ll produce audit‑ready evidence packs, dashboards, and review artifacts that withstand scrutiny from leadership, regulators, and clients. By the end, you’ll design governed AI workflows, evaluate risks and mitigations, and institutionalize ethical review gates for reliable, accountable outcomes.

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.

Das ist alles enthalten

8 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

8 VideosInsgesamt 36 Minuten

Course Introduction2 Minuten
What is Data Governance5 Minuten
Frameworks of Data Governance6 Minuten
DuckLake for Data Governance4 Minuten
Tagging AI-Generated Content 4 Minuten
C2PA Explained: Digital Content Provenance 5 Minuten
Misinformation Detection Usecase 5 Minuten
Building trust in AI systems5 Minuten

3 LektürenInsgesamt 17 Minuten

Course syllabus5 Minuten
Disclaimer2 Minuten
World Economic Forum – AI Governance Framework10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 80 Minuten

Understanding Data Governance and Its Frameworks20 Minuten
Content Integrity & Oversight30 Minuten
Governance Foundations and Content Authenticity30 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre3 Aufgaben2 Unbewertete Labore

6 VideosInsgesamt 33 Minuten

Introduction to Data Pipelines5 Minuten
Building Governance into Data Pipelines4 Minuten
Visualizing a Data Pipeline9 Minuten
Visualizing Data Lineage6 Minuten
Lineage as Pipeline Intelligence5 Minuten
Implementing Data Lineage Tracking5 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

Importance of Data Pipelines10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 80 Minuten

Designing and Governing Modern Data Pipelines20 Minuten
Pipeline Tracking & Lineage30 Minuten
Data Pipelines and Lineage30 Minuten

2 Unbewertete LaboreInsgesamt 90 Minuten

Visualizing and Monitoring Data Flows45 Minuten
Data Lineage Tracking45 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

10 Videos3 Aufgaben

10 VideosInsgesamt 49 Minuten

Principles of Responsible AI 5 Minuten
Data Governance and RAI6 Minuten
Data Governance and Ethical AI4 Minuten
Designing Ethics-by-Design Workflows4 Minuten
Implementing Governance Automation with Machine Learning4 Minuten
Evaluating Governance Effectiveness 5 Minuten
Security in Governance Frameworks5 Minuten
Advanced Governance Patterns4 Minuten
Future Trends in AI & Data Strategy 6 Minuten
Tying it all back5 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 80 Minuten

Principles and Practices of Responsible AI through Data Governance20 Minuten
Ethical AI & Governance in Action30 Minuten
Responsible AI & Applied Governance30 Minuten

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Dozenten

David Drummond

Fractal Analytics

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Trustworthy AI: Managing Bias, Ethics, and Accountability
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Responsible AI: Transparency & Ethics
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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.

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Häufig gestellte Fragen

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.

To access course materials, assignments, and earn a Certificate, you'll need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. Eligible learners may also have the option to start with a Free Trial. Some courses may also offer a Full Course, No Certificate option. This lets you access course materials, submit required assessments, and receive a final grade, but you won't be able to earn or purchase a Certificate.