Zielsetzung

Die Weiterbildung vermittelt umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten in den Bereichen KI-gestützte Datenanalyse und agiles Projektmanagement. Teilnehmende erlernen den Umgang mit KI-Tools zur Datenanalyse, die Automatisierung von Prozessen sowie die Anwendung agiler Methoden und Softwarelösungen im Projektmanagement. Die Inhalte sind darauf ausgerichtet, die Fähigkeit zur Gewinnung handlungsrelevanter Erkenntnisse aus Daten und zur effizienten Steuerung von Projekten zu fördern.

Inhalte

Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptmodule:

  • KI-gestützte Datenanalyse*
  • Das KI-Analyse-Cockpit mit Co-Pilot
  • Datenaufbereitung und -visualisierung
  • Automatisierung von Prozessen mit GitHub Copilot
  • Aufbau einer KI-Analyse-Pipeline von Rohdaten bis zur Business-Strategie
  • Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen
  • Anwendungen von Deep Learning in der Datenanalyse
  • Feature Engineering und Dimensionality Reduction
  • Modellbewertung und Performance-Metriken
  • Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen
  • Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse
  • Einsatz von KI-gestützten Analysetools und Softwarelösungen
  • Durchführung eines Praxisprojekts zur Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse
  • Lokale KI-Implementierung mit Knime und Abschlussprojekt

  • Agiles Projektmanagement in der Praxis*
  • Grundlagen und Agenda des agilen Projektmanagements
  • Vorstellung eines Fallbeispiels
  • Anwendung von Trello zur Projektverwaltung
  • Nutzung von Microsoft Planner für Projektmanagement-Aufgaben
  • Einsatz von Jira im agilen Projektkontext
  • Abschluss und Zusammenfassung der agilen Methoden

Lernziele

Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage:

  • KI-gestützte Werkzeuge zur Datenanalyse zu nutzen und Datenmuster zu identifizieren.
  • Daten für Analysezwecke aufzubereiten und zu visualisieren.
  • Prozesse der Datenanalyse mittels KI zu automatisieren.
  • Grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens anzuwenden.
  • KI-Modelle zu bewerten und deren Performance zu beurteilen.
  • Die Interpretierbarkeit und ethischen Aspekte von KI-Modellen zu verstehen.
  • Agile Projektmanagement-Methoden anzuwenden.
  • Gängige Projektmanagement-Software wie Trello, Microsoft Planner und Jira einzusetzen.
  • Datenanalysen von der Rohdatenerfassung bis zur strategischen Empfehlung zu begleiten.
  • Eigene KI-Analyse-Pipelines zu entwickeln und umzusetzen.

Berufsperspektiven

Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten in den Bereichen Datenanalyse, Business Intelligence, IT-Projektmanagement und Projektkoordination. Die Weiterbildung bereitet auf Aufgaben vor, die die Anwendung von KI-Technologien zur Datenanalyse und die Steuerung von Projekten nach agilen Prinzipien erfordern. Einsatzmöglichkeiten bestehen in verschiedenen Branchen, in denen datengestützte Entscheidungsfindung und effiziente Projektarbeit von Bedeutung sind.