L'IA générative réussit ou échoue sur la qualité de votre stratégie de données. Dans ce cours pratique, vous apprendrez à concevoir des cadres de données évolutifs et des modèles de gouvernance qui alimentent les LLM, les RAG et l'IA agentique avec des informations fiables, éthiques et riches en contexte. Le programme couvre les fondamentaux des stratégies de données modernes, le design d'une taxonomie et les pratiques d'IA responsable, vous permettant de réduire les hallucinations, d'appliquer la conformité et d'accélérer la livraison de solutions d'IA prêtes pour la production. À travers des études de cas, des dialogues interactifs, des laboratoires et des travaux pratiques, vous appliquerez des taxonomies et des contrôles de la qualité des données dans le monde entier. À la fin du cours, vous serez en mesure d'élaborer des fondations de données d'entreprise qui rendent la GenAI robuste, explicable et à l'épreuve du temps.
Acquérir des compétences de haut niveau avec Coursera Plus pour 199 $ (régulièrement 399 $). Économisez maintenant.
Techniques de données avancées pour les systèmes d'IA d'entreprise
Ce cours fait partie de Spécialisation Stratégie de données modernes pour l'IA générative en entreprise
Instructeurs : David Drummond
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Expliquer le rôle fondamental de la gestion des données, de la sécurité et de l'architecture dans l'IA d'entreprise.
Mettre en œuvre la compatibilité multiplateforme entre les modèles, les ensembles de données et les systèmes d'IA.
Appliquer les techniques de base de données vectorielles et d'intégration pour gérer les données non structurées.
Construire des architectures de données unifiées en cours d'utilisation d'Iceberg, Delta et DuckLake.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bases de données vectorielles
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Stockage des données
- Catégorie : Accès au réseau sans confiance
- Catégorie : Gestion des données
- Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
- Catégorie : Stratégie en matière de données
- Catégorie : Agents IA génératifs
- Catégorie : Interopérabilité
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Génération augmentée de récupération
- Catégorie : Sécurité des données
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Gestion des métadonnées
- Catégorie : Taxonomie
- Catégorie : Magasin de données
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Architecture des données
- Catégorie : Systèmes agentiques
- Catégorie : Gouvernance de données
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
septembre 2025
12 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- 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
Comprendre les piliers d'une stratégie des données moderne - gestion, cadres et gouvernance. Apprendre à sécuriser les données à l'aide du chiffrement, du contrôle d'accès et des normes ISO
Inclus
4 vidéos2 lectures2 devoirs
Maîtrisez l'interopérabilité entre les clouds et les plateformes en utilisant Docker, Kubernetes, les API et le framework SECURE pour construire des systèmes d'IA évolutifs et résilients
Inclus
5 vidéos1 lecture2 devoirs1 laboratoire non noté
Organisez et récupérez efficacement les données en cours d'utilisation des métadonnées. Découvrez comment le balisage permet la Génération augmentée de récupération (RAG) et améliore la précision de l'IA
Inclus
6 vidéos2 devoirs1 laboratoire non noté
Explorez les bases de données vectorielles pour la recherche sémantique et multimodale. Découvrez les stratégies d'indexation, les algorithmes de réseaux de neurones (ANN) et l'accélération matérielle pour l'IA en temps réel
Inclus
8 vidéos4 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté
Plongez dans les lacs de données, les entrepôts et les lakehouses. Utilisez des outils comme DuckLake et Databricks pour unifier les données structurées et non structurées pour l'IA
Inclus
8 vidéos2 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté
Appliquer des cadres de gouvernance tels que DAMA-DMBOK et EDM. Mettre en œuvre l'IA explicable, l'architecture de confiance zéro et la prévention de la perte de données pour des systèmes d'IA sécurisés et éthiques
Inclus
6 vidéos1 lecture2 devoirs
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeurs
Offert par
En savoir plus sur Analyse des Données
Statut : Essai gratuitFractal Analytics
Statut : Essai gratuitFractal Analytics
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuit
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Foire Aux Questions
C'est le Chemin du praticien vers une GenAI de niveau entreprise via des cadres de données et une gouvernance solides - critiques pour réduire les hallucinations, assurer la conformité et mettre à l'échelle les systèmes LLM/RAG de manière fiable.
Professionnels responsables des plateformes de données, de la livraison de produits IA et de la Gouvernance - Ingénieurs de données/ML, architectes, chefs de produits et Data Stewards
Concevoir et mettre en œuvre un cadre de données complet, évaluer la gouvernance par rapport aux critères de l'IA responsable et rendre opérationnelles les solutions RAG/LLM avec une qualité de données mesurable.
Plus de questions
Aide financière disponible,