Building and Evaluating Data Agents

Want an AI that actually knows where your data lives — and how to explain it? If you’re tired of brittle, guessy helpers that spit out confident nonsense, this new short course might be the practical fix you’ve been looking for.

Here’s the gist. DeepLearning.AI’s course, Building and Evaluating Data Agents, is a compact, hands-on guide (total time: 1 hour 59 minutes) taught by Anupam Datta and Josh Reini in collaboration with Snowflake. You’ll learn to build a multi-agent workflow: a planner, a plan executor, and specialized sub-agents that connect to databases, files, and even web search. Short. Focused. Real code. There are 8 video lessons and 5 code examples to follow along.

What’s especially useful — and kinda rare — is the emphasis on observability and evaluation. You’ll trace an agent’s decisions, use an LLM-as-a-judge to check whether answers are grounded in the data, and measure alignment across the agent’s GPA (Goal, Plan, Action). Even cooler: inline evaluations at runtime so the agent can decide, mid-step, whether it needs to change course. Practical, not theoretical.

Who should take it? If you build AI tools and know basic Python and OOP, this is for you. If you’ve ever felt frustrated by systems that “almost” work — yep, same. This course teaches you how to make them actually work, and to prove it.

Enrollment is free for a limited time during the DeepLearning.AI beta. Want to check it out? Here’s the course page: https://www.deeplearning.ai/short-courses/building-and-evaluating-data-agents/?utm_campaign=snowflake-sc-launch&utm_medium=social-media&utm_source=dlai-sm

Give it an hour or two. You’ll come away with patterns you can reuse — and fewer surprise hallucinations in production. Worth it.

Deutsch — Kurzversion

Suchst du nach einem praktischen Weg, eine KI zu bauen, die wirklich *mit deinen Daten arbeitet*? Der Kurs Building and Evaluating Data Agents von DeepLearning.AI (in Zusammenarbeit mit Snowflake) liefert genau das: in 1 Stunde 59 Minuten lernst du, wie man einen Multi-Agenten-Workflow aufsetzt — Planner, Executor und spezialisierte Sub-Agenten für Datenbanken, Dateien und Web-Suche. Es gibt 8 Video-Lektionen und 5 Code-Beispiele.

Das besondere Plus: Beobachtbarkeit und Bewertung. Du trace’st Entscheidungen, nutzt ein LLM-as-a-judge, um Antworten gegen die gesammelten Daten zu prüfen, und misst die Ausrichtung von GPA (Goal, Plan, Action). Außerdem werden Inline-Evaluationen vorgestellt, mit denen der Agent während der Ausführung entscheidet, ob er den Plan anpassen muss.

Für wen? Für Entwickler und AI-Builder mit Grundkenntnissen in Python und OOP. Wenn du genug von halb-funktionierenden Systemen hast, lernst du hier, sie robust und überprüfbar zu machen. Anmeldung ist aktuell für begrenzte Zeit kostenlos während der DeepLearning.AI-Beta: https://www.deeplearning.ai/short-courses/building-and-evaluating-data-agents/?utm_campaign=snowflake-sc-launch&utm_medium=social-media&utm_source=dlai-sm

Kurz gesagt: Kompakt, praxisorientiert und nützlich — besonders, wenn du Agenten bauen willst, die verlässlich sind.