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Data Mesh Architectures and Implementations

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Data Mesh Architectures and Implementations

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Instructeur : Edureka

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niveau Débutant

Expérience recommandée

1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Design domain-oriented Data Mesh architectures with clear ownership boundaries, data product structures, and self-serve platform capabilities.

  • Implement federated computational governance using scalable policies, data quality guardrails, and compliance controls across domain teams.

  • Build decentralized ETL pipelines and storage solutions using API-based data exchange and service mesh models for enterprise reliability.

  • Integrate Generative AI into Data Mesh environments to deploy intelligent, LLM-powered workflows across domain-owned data platforms.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : LLM Application
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Data Governance
  • Catégorie : Data Storage
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : AI Integrations
  • Catégorie : Scalability
  • Catégorie : Extract, Transform, Load
  • Catégorie : Data Infrastructure
  • Catégorie : Data Architecture
  • Catégorie : Data Quality
  • Catégorie : Data Wrangling
  • Catégorie : Data Management
  • Catégorie : Self Service Technologies
  • Catégorie : Distributed Computing
  • Catégorie : Data Collection

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : AI Workflows
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Cloud Storage

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mars 2026

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Il y a 4 modules dans ce cours

Establish a strong architectural foundation by understanding Data Mesh as a decentralized data paradigm. Design domain-oriented ownership models that clearly define accountability and data boundaries. Apply product-thinking principles to structure data as discoverable, reliable, and interoperable data products. An architect self-serve platform capabilities that empower domain teams while enforcing federated computational governance through scalable policies and guardrails.

Inclus

15 vidéos7 lectures5 devoirs

Design AI-ready data ecosystems by aligning GenAI capabilities with decentralized data products. Integrate GenAI into domain-owned architectures using scalable integration patterns and platform services. Engineer intelligent data discovery and analytics workflows powered by GenAI. Evaluate business impact, governance considerations, and architectural trade-offs when embedding AI into distributed data environments.

Inclus

11 vidéos4 lectures4 devoirs

Architect scalable domain-owned storage solutions and decentralized ETL pipelines. Manage cross-domain dependencies while preserving autonomy and reducing coupling. Implement secure data exchange using APIs and service mesh patterns. Apply data quality monitoring, observability, and governance controls to stabilize distributed systems and ensure enterprise-grade reliability.

Inclus

15 vidéos5 lectures5 devoirs

Design an end-to-end GenAI-enabled data mesh architecture aligned with business objectives. Evaluate maturity, scalability, and governance readiness across domains. Deliver a comprehensive architecture blueprint that balances autonomy, standardization, innovation, and control.

Inclus

1 vidéo1 lecture2 devoirs1 sujet de discussion

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