Generative KI steht und fällt mit der Qualität Ihrer Datenstrategie. In diesem praxisorientierten Kurs lernen Sie, wie Sie skalierbare Daten-Frameworks und Daten-Governance-Modelle entwerfen, die LLMs, RAGs und agentenbasierte KI mit zuverlässigen, ethischen und kontextreichen Informationen versorgen. Der Lehrplan deckt moderne Grundlagen der Datenstrategie, Taxonomie-Design und verantwortungsvolle KI-Praktiken ab - so können Sie Halluzinationen reduzieren, Compliance durchsetzen und die Bereitstellung produktionsreifer KI-Lösungen beschleunigen. Anhand von Fallstudien, interaktiven Dialogen, Übungen und Praxisaufgaben werden Sie Taxonomien, Metadaten und Datenqualitätskontrollen auf reale Szenarien anwenden. Am Ende werden Sie in der Lage sein, unternehmensweite Datengrundlagen zu entwerfen, die GenAI robust, erklärbar und zukunftssicher machen.
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Fortgeschrittene Datentechniken für KI-Systeme in Unternehmen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Moderne Datenstrategie für generative KI im Unternehmen
Dozenten: David Drummond
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erläutern Sie die grundlegende Rolle von Datenmanagement, Sicherheit und Architektur bei der KI in Unternehmen.
Implementierung plattformübergreifender Kompatibilität zwischen KI-Modellen, -Datensätzen und -Systemen.
Anwendung von Vektor-Datenbanken und Einbettungstechniken zur Verwaltung unstrukturierter Daten.
Aufbau einheitlicher Datenarchitekturen mit Iceberg, Delta und DuckLake.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Governance
- Kategorie: Datenspeicherung
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Einbettungen
- Kategorie: Interoperabilität
- Kategorie: Daten Architektur
- Kategorie: Verwaltung von Metadaten
- Kategorie: Datenspeicher
- Kategorie: Datensicherheit
- Kategorie: Zero Trust Netzwerkzugang
- Kategorie: Vektor-Datenbanken
- Kategorie: Datenmanagement
- Kategorie: Agentische Systeme
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Taxonomie
- Kategorie: Datenethik
- Kategorie: Daten Strategie
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Abruf-erweiterte Erzeugung
- Kategorie: Generative AI-Agenten
Wichtige Details
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September 2025
12 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 6 Module
Verstehen Sie die Säulen einer modernen Datenstrategie - Management, Frameworks und Governance. Lernen Sie, wie Sie Daten mithilfe von Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und ISO-Standards sichern können
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
Beherrschen Sie die Interoperabilität über Clouds und Plattformen hinweg mit Docker, Kubernetes, APIs und dem SECURE-Framework, um skalierbare, widerstandsfähige KI-Systeme aufzubauen
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Organisieren und finden Sie Daten effizient mit Metadaten-Tagging. Erfahren Sie, wie Tagging die Retrieval-Augmented Generation (RAG) unterstützt und die Genauigkeit der KI verbessert
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Erforschen Sie Vektordatenbanken für die semantische und multimodale Suche. Erfahren Sie mehr über Indizierungsstrategien, ANN-Algorithmen und Hardware-Beschleunigung für KI in Echtzeit
Das ist alles enthalten
8 Videos4 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Tauchen Sie ein in Data Lakes, Data Warehouses und Lakehouses. Nutzen Sie Tools wie DuckLake und Databricks, um strukturierte und unstrukturierte Daten für Gen-KI zu vereinheitlichen
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Anwendung von Governance-Rahmenwerken wie DAMA-DMBOK und EDM. Implementierung von erklärbarer KI, Zero Trust Architecture und Data Loss Prevention für sichere, ethische KI-Systeme
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
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Häufig gestellte Fragen
Es ist der Weg eines Praktikers zu unternehmensgerechter GenAI über starke Datenrahmen und Governance - entscheidend für die Reduzierung von Halluzinationen, die Gewährleistung der Compliance und die zuverlässige Skalierung von LLM/RAG-Systemen.
Fachleute, die für Datenplattformen, KI-Produktbereitstellung und Governance zuständig sind - Daten-/ML-Ingenieure, Architekten, Produktmanager und Datenverwalter
Entwurf und Implementierung eines umfassenden Datenrahmens, Bewertung der Datenverwaltung anhand verantwortungsvoller KI-Kriterien und Operationalisierung von RAG/LLM-Lösungen mit messbarer Datenqualität.
Weitere Fragen
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