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Data Mesh-Architekturen und -Implementierungen

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Data Mesh-Architekturen und -Implementierungen

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Dozent: Edureka

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Was Sie lernen werden

  • Entwerfen Sie domänenorientierte Data-Mesh-Architekturen mit klaren Zuständigkeitsgrenzen, Datenproduktstrukturen und Self-Service-Funktionen der Plattform.

  • Implementieren Sie eine föderierte Rechen-Governance mithilfe skalierbarer Richtlinien, Maßnahmen zur Sicherung der Datenqualität und Compliance-Kontrollen über domänenübergreifende Teams hinweg.

  • Erstellen Sie dezentrale ETL-Pipelines und Speicherlösungen unter Verwendung von API-basiertem Datenaustausch und Service-Mesh-Modellen, um die für Unternehmen erforderliche Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

  • Integrieren Sie generative KI in Data-Mesh-Umgebungen, um intelligente, auf großen Sprachmodellen (LLM) basierende Workflows auf domänenbezogenen Datenplattformen bereitzustellen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Datenwrangling
  • Kategorie: AI-Integrationen
  • Kategorie: Datenverwaltung
  • Kategorie: Skalierbarkeit
  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: LLM-Bewerbung
  • Kategorie: Datenspeicherung
  • Kategorie: Datenerhebung
  • Kategorie: Selbstbedienungstechnologien
  • Kategorie: Datenverwaltung
  • Kategorie: Qualität der Daten
  • Kategorie: Datenarchitektur
  • Kategorie: Verteiltes Rechnen

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: AI-Arbeitsabläufe
  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: Cloud-Speicher

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Bewertungen

16 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 4 Module

Schaffen Sie eine solide architektonische Grundlage, indem Sie Data Mesh als dezentrales Datenparadigma verstehen. Entwerfen Sie domänenorientierte Verantwortungsmodelle, die Zuständigkeiten und Datengrenzen klar definieren. Wenden Sie Prinzipien des Produktdenkens an, um Daten als auffindbare, zuverlässige und interoperable Datenprodukte zu strukturieren. Entwickeln Sie Funktionen für eine Self-Service-Plattform für Architekten, die Domänenteams befähigen und gleichzeitig eine föderierte Rechen-Governance durch skalierbare Richtlinien und Schutzmechanismen durchsetzen.

Das ist alles enthalten

15 Videos7 Lektüren5 Aufgaben

Entwickeln Sie KI-fähige Datenökosysteme, indem Sie GenAI-Fähigkeiten mit dezentralen Datenprodukten abstimmen. Integrieren Sie GenAI mithilfe skalierbarer Integrationsmuster und Plattformdienste in domänenbezogene Architekturen. Entwickeln Sie intelligente Workflows für die Datenermittlung und -analyse, die auf GenAI basieren. Bewerten Sie die geschäftlichen Auswirkungen, Governance-Aspekte und architektonischen Kompromisse bei der Einbettung von KI in verteilte Datenumgebungen.

Das ist alles enthalten

11 Videos4 Lektüren4 Aufgaben

Entwickeln Sie skalierbare, domänenbasierte Speicherlösungen und dezentrale ETL-Pipelines. Verwalten Sie domänenübergreifende Abhängigkeiten, wobei Sie die Autonomie wahren und die Kopplung reduzieren. Implementieren Sie einen sicheren Datenaustausch mithilfe von APIs und Service-Mesh-Mustern. Setzen Sie Maßnahmen zur Überwachung der Datenqualität, zur Beobachtbarkeit und zur Governance ein, um verteilte Systeme zu stabilisieren und Zuverlässigkeit auf Unternehmensniveau zu gewährleisten.

Das ist alles enthalten

15 Videos5 Lektüren5 Aufgaben

Entwerfen Sie eine durchgängige, GenAI-fähige Data-Mesh-Architektur, die auf die Geschäftsziele abgestimmt ist. Bewerten Sie den Reifegrad, die Skalierbarkeit und die Governance-Bereitschaft domänenübergreifend. Erstellen Sie einen umfassenden Architekturentwurf, der Autonomie, Standardisierung, Innovation und Kontrolle in Einklang bringt.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

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„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
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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

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.