Automatiser l'intégration des données, valider et gouverner.

Aperçu

Transform your approach to enterprise data governance in AI-driven environments. In today's data-intensive landscape, organizations struggle with metadata chaos, compliance gaps, and manual onboarding bottlenecks that slow AI innovation.

This course empowers ML and AI professionals to tackle these critical challenges head-on. This Short Course was created to help machine learning and artificial intelligence professionals accomplish systematic data governance that enables scalable AI operations.

By completing this course, you'll be able to eliminate data redundancy through systematic metadata analysis, ensure bulletproof compliance with GDPR and industry regulations while optimizing storage costs, and implement automated workflows that transform manual data chaos into streamlined, validated pipelines. By the end of this course, you will be able to:

• Analyze metadata catalogs to identify redundant or stale datasets • Evaluate data retention policies for regulatory compliance and storage cost optimization • Create standardized processes to automate data onboarding, validation, and classification This course is unique because it bridges the gap between data governance theory and practical AI operations, providing hands-on experience with real-world tools like DataHub workflows and GDPR compliance frameworks that you'll encounter in enterprise environments.

To be successful in this course, you should have a background in data management concepts, basic understanding of regulatory frameworks, and familiarity with enterprise data systems.

Programme

• Module 1 : Analyse du Catalogue de Métadonnées pour l'Optimisation des Données
Les apprenants maîtriseront l'analyse systématique des catalogues de métadonnées d'entreprise pour identifier les ensembles de données redondants, évaluer l'obsolescence des données et mettre en œuvre des stratégies d'optimisation qui réduisent les coûts de stockage tout en améliorant la qualité des données.
• Module 2 : Évaluation et Conformité des Politiques de Rétention des Données
Les apprenants maîtriseront l'évaluation systématique des politiques de rétention des données pour assurer la conformité réglementaire tout en optimisant les coûts de stockage grâce à une gestion stratégique du cycle de vie.
• Module 3 : Création de Processus d'Embarquement Automatisé des Données
Les apprenants concevront et mettront en œuvre des processus d'embarquement automatisés de données complets qui assurent cohérence, qualité et évolutivité tout en réduisant la charge manuelle et en accélérant les cycles de développement de l'intelligence artificielle.

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Enseigné par

John Whitworth

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Matières

Computer Science