As generative AI becomes deeply woven into enterprise workflows, the need for ethical, scalable, and trustworthy data practices has never been greater. This course dives into two foundational pillars of modern AI strategy: Traceable Data Lineage and Responsible AI Governance.

Entdecken Sie neue Fähigkeiten mit 30% Rabatt auf Kurse von Branchenexperten. Jetzt sparen.


Data Lineage & Ethical Frameworks for Responsible AI
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Modern Data Strategy for Enterprise Generative AI


Dozenten: David Drummond
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Explain the role of traceable data lineage in AI reliability.
Apply governance frameworks to manage ethical and regulatory risks.
Tag and trace AI-generated content using modern tools.
Design scalable governance strategies for enterprise AI applications.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Governance
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Data Architecture
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Data Quality
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Metadata Management
- Kategorie: Information Privacy
- Kategorie: Responsible AI
- Kategorie: Data Strategy
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Data Pipelines
Wichtige Details

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
September 2025
9 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 3 Module
As AI-generated content and data-driven systems become central to digital ecosystems, organizations must adopt strong governance practices to ensure transparency, accountability, and trust. This module introduces the need for data governance, explores its core concepts and frameworks, and explains how provenance technologies like C2PA help verify digital content authenticity. You'll learn how to tag AI-generated content, detect misinformation, and apply ethical AI principles in real-time environments. The module also covers tools like DuckLake, use cases in misinformation detection, and global perspectives such as the World Economic Forum’s AI Governance Framework—equipping you to build responsible, resilient, and trustworthy AI systems.
Das ist alles enthalten
8 Videos3 Lektüren3 Aufgaben1 Plug-in
In this module, you’ll dive into the world of data pipelines—the invisible engines powering modern analytics and AI. You’ll explore why they matter, how to build them with governance in mind, and what it takes to keep them running smoothly. You’ll get hands-on with demos that show how to visualize and monitor data flows, and discover how data lineage helps track where data comes from, how it changes, and where it goes. By the end, you’ll understand how to design smarter, more trustworthy pipelines that support transparency, compliance, and real-time decision-making.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre3 Aufgaben2 Unbewertete Labore1 Plug-in
In this module, you’ll explore how to build AI systems that are not only powerful but also principled. From understanding the core principles of responsible AI to designing ethics-by-design workflows, you’ll learn how to embed trust and accountability into every stage of the AI lifecycle. Discover how governance automation, security frameworks, and advanced governance patterns can elevate your data strategy, while staying ahead of future trends in AI and compliance. Whether you're shaping policy or building systems, this module equips you to lead with integrity in the age of intelligent technology.
Das ist alles enthalten
10 Videos3 Aufgaben1 Plug-in
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Mehr von Data Analysis entdecken
- Status: Kostenloser Testzeitraum
Fractal Analytics
- Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Michigan
- Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Pennsylvania
- Status: Kostenloser Testzeitraum
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?





Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
This course provides practical frameworks and techniques for implementing ethical, traceable, and compliant data practices for AI systems. It's important because organizations face increasing regulatory scrutiny and public expectations regarding AI transparency and ethics.
This course is designed for professionals who need to ensure AI systems meet ethical standards and regulatory requirements while maintaining data traceability and governance.
You'll be able to design governance frameworks for AI systems, implement data lineage tracking, create ethics-by-design workflows, and establish content authenticity verification systems. These skills enable you to build responsible AI systems that maintain trust and compliance.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,