How long does it take to complete the Specialization?

4 to 6 weeks per course, depending on your pace. Total: ~12 to 18 weeks to complete the full specialization.

Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

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.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. 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. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spécialisation Modern Data Strategy for Enterprise Generative AI

Acquérir des compétences de haut niveau avec Coursera Plus pour 199 $ (régulièrement 399 $). Économisez maintenant.

Spécialisation Modern Data Strategy for Enterprise Generative AI

Lead with Data. Govern with Confidence.. Apply data management, frameworks, and governance for modern, ethical, and scalable AI systems.

Instructeurs : David Drummond

Inclus avec

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

Apply modern data strategy principles to design governed, scalable, and ethical data frameworks for Generative AI systems.
Design secure, interoperable data systems using metadata tagging, vector processing, and unified architectures for advanced AI.
Implement ethical and secure AI systems using modern governance frameworks and explainable AI principles.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Store
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Interoperability
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Data Security
Catégorie : Data Strategy
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Enterprise Architecture
Catégorie : AI Security
Catégorie : Metadata Management
Catégorie : AI Enablement
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : Data Governance
Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
Catégorie : Vector Databases

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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septembre 2025

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Spécialisation - série de 3 cours

The Modern Data Strategy for Enterprise Generative AI program offers a comprehensive journey along three courses—Data Frameworks for Gen AI, Advanced Data Techniques for Enterprise AI Systems, and Data Lineage & Ethical Frameworks for Responsible AI. This specialized program is designed to equip professionals with the right skills and knowledge with respect to modern data strategies, security and governance, and scalable AI systems. Learners will explore structured and unstructured data, metadata tagging, vector databases, unified data architectures, and responsible AI governance through hands-on labs, case studies, and expert-led sessions. With industry expert David Drummond leading the curriculum, the program manages real-world applications and enterprise needs.

Projet d'apprentissage appliqué

Learners will engage in immersive, project-based experiences that mirror real-world enterprise challenges in deploying generative AI responsibly and at scale. These projects span the full AI lifecycle—from data ingestion and pipeline design to governance, security, and ethical oversight. Participants will build governed data pipelines, apply metadata tagging for content authenticity, and implement scalable architectures using tools like OpenLineage, SynthID, and DuckLake. They’ll also simulate scenarios such as misinformation detection, regulatory compliance, and explainable AI deployment. Through hands-on labs, interactive demos, and expert-led discussions, learners will apply modern data frameworks, lineage tracking, and governance automation to solve authentic problems, gaining practical skills to lead enterprise-grade AI initiatives with confidence and accountability.

Data Frameworks for Generative AI

COURS 15 heures

Ce que vous apprendrez

How structured and unstructured data duel GenAI applications, and how to prepare each for LLM consumption.
How to build retrieval-aware architectures and select context sources that improve factuality in output.
How to craft customized taxonomies and metadata for discoverability and compliance.
Use dialogues, labs, and assignments to test, iterate, and document your framework decisions.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Metadata Management

Catégorie : AI Enablement

Catégorie : Generative AI

Catégorie : Enterprise Architecture

Catégorie : Retrieval-Augmented Generation

Catégorie : Data Science

Advanced Data Techniques for Enterprise AI Systems

COURS 216 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Governance

Catégorie : Vector Databases

Catégorie : Metadata Management

Catégorie : Embeddings

Catégorie : Data Security

Catégorie : Interoperability

Catégorie : Zero Trust Network Access

Catégorie : Retrieval-Augmented Generation

Catégorie : Generative AI Agents

Catégorie : Agentic systems

Catégorie : Data Architecture

Catégorie : Data Ethics

Catégorie : Data Management

Catégorie : Data Strategy

Catégorie : Large Language Modeling

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Data Store

Catégorie : Taxonomy

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Data Storage

Data Lineage & Ethical Frameworks for Responsible AI

COURS 37 heures

Ce que vous apprendrez

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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Responsible AI

Catégorie : Data Governance

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Governance

Catégorie : AI Security

Catégorie : Data Quality

Catégorie : Information Assurance

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Risk Modeling

Catégorie : Metadata Management

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Catégorie : Data Ethics

Catégorie : AI Workflows

Catégorie : Data Security

Catégorie : Data Integrity

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Instructeurs

David Drummond

Fractal Analytics

3 Cours1 316 apprenants

Offert par

Fractal Analytics

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

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Foire Aux Questions

The Modern Data Strategy for Enterprise Generative AI specialization is designed for professionals who want to lead AI initiatives with confidence and clarity. Through three hands-on courses, you’ll explore data frameworks, advanced techniques, and ethical governance tailored for enterprise-scale AI systems. You’ll work with structured and unstructured data, metadata tagging, vector databases, and unified architectures—all guided by industry expert David Drummond.

By the end of the program, you’ll be equipped to design AI-ready data ecosystems, implement responsible AI practices, and align data strategy with business goals. This specialization is important because it empowers you to navigate the fast-changing AI landscape with the skills and insight needed to drive innovation, ensure compliance, and create lasting impact.

What sets the Modern Data Strategy for Enterprise Generative AI specialization apart is its deep focus on modern, scalable data architectures and real-world enterprise applications. Unlike other programs, it empowers data professionals—not just data engineers—to work confidently across the full AI data pipeline. You’ll gain hands-on experience with cutting-edge tools like vector databases, unified data architectures, and metadata tagging, while mastering responsible AI governance. The curriculum, led by industry expert David Drummond, is designed to help you move beyond siloed roles and contribute strategically to enterprise AI systems. Whether you're a data scientist, engineer, or developer, this specialization gives you the skills to design, secure, and scale AI-ready data ecosystems that meet today’s business demands.

You’ll be able to design governed data pipelines, apply metadata tagging, implement responsible AI frameworks, and lead enterprise AI initiatives with confidence and accountability.

This program is ideal for all AI professionals—data scientists, data engineers, software developers—who have 3 to 5 years of experience and are ready to take their skills to the next level. Whether you're building enterprise AI systems or shaping data strategies, this specialization will help you deepen your expertise, stay ahead of the curve, and lead with confidence in the age of generative AI.

A basic understanding of data systems, AI workflows, and governance concepts is recommended. This specialization is ideal for data professionals, engineers, architects, and product managers with experience in enterprise data or AI projects. No advanced technical expertise required—hands-on labs and guided projects will build key skills throughout the program.