Kurs
Odpowiedzialne zarządzanie danymi w AI
ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 05.2026
TheoryArtificial Intelligence1 godz.16 filmów51 Ćwiczeń3,500 XP9,317Zaświadczenie o ukończeniu
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.
Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm
Szkolisz zespół?
Wypróbuj dla firmOpis kursu
Dowiedz się o zgodności regulacyjnej i licencjonowaniu
Mając zrozumienie podstaw teorii, wykorzystasz tę wiedzę do oceny swoich wymagań dotyczących zgodności i licencjonowania (w razie potrzeby zasięgając porady prawnej). Dowiesz się o niektórych z najważniejszych regulacjach dotyczących danych, takich jak HIPAA i GDPR, o najczęściej spotykanych typach licencji oraz o tym, jak wykorzystać plan zarządzania danymi, aby Twój projekt AI zawsze pozostawał zgodny z przepisami.Pozyskuj i wykorzystuj dane odpowiedzialnie
Odpowiedzialne praktyki dotyczące danych obejmują również to, jak i skąd pozyskujesz swoje dane. Dowiesz się, czy źródło jest etyczne, jakie może mieć ograniczenia oraz jak integrować dane z różnych źródeł.Audytuj swoje dane
Na koniec dowiesz się o audycie danych oraz o tym, jak stosować walidację danych i strategie ograniczania, aby zapewnić, że Twoje dane pozostaną wolne od uprzedzeń. Dzięki wszystkim tym umiejętnościom będziesz w stanie krytycznie oceniać i odpowiedzialnie zarządzać danymi w każdym projekcie AI. Co więcej, możesz wykorzystać te umiejętności w każdym przyszłym projekcie związanym z danymi, dzięki czemu poczujesz się elastycznie i przygotowany na wszystko, co Cię czeka!Wymagania wstępne
Supervised Learning with scikit-learn1
Introduction to Responsible AI Data Management
Learn about the fundamental theory behind responsible data management in AI. You’ll review key dimensions such as security, transparency, fairness, and more before conceptualizing the metrics and challenges associated with these dimensions and understanding how to balance responsible AI with other business and technical requirements.
2
Regulation Compliance and Licensing
Data regulation is essential to the legality of any AI project. Learn about key regulations, third-party licenses, and compliance strategies for informed consent and data-sharing agreements (with legal counsel). Finally, you'll learn about developing robust data governance strategies and management plans to ensure your project remains compliant throughout its lifecycle.
3
Data Acquisition
Navigate through the responsible selection and integration of data sources by understanding the importance of data origin, nature, and temporality, emphasizing legal compliance, diversity, and fairness. By exploring types of bias and their origins, you’ll look at data fairness and representation to create a comprehensive dataset for modeling.
4
Data Validation and Bias Mitigation Strategies
Understand data audits, data validation, and bias mitigation. Data pre-processing and catching bias in modeling do not sound like fun, but let's streamline them with common approaches and trusted techniques!
Odpowiedzialne zarządzanie danymi w AI
Kurs ukończony
Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu
Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysuUdostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz
Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Odpowiedzialne zarządzanie danymi w AI już dziś!
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.
Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.