IT-Projektmanagement in der Datenanalyse
Kursbeschreibung

IT-Projektmanagement in der Datenanalyse verbindet strukturierte Methoden mit modernen Analysetools. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, komplexe Datenprojekte effizient zu planen, umzusetzen und erfolgreich abzuschließen. Dieser Kurs vermittelt praxisnah, wie Projektmanagement-Standards und agile Methoden auf Datenanalysevorhaben übertragen werden. Anhand realer Beispiele wird gezeigt, wie ein strukturierter Ansatz zu besseren Ergebnissen und nachhaltigen Lösungen führt.

Einführung in IT-Projektmanagement und Datenanalyse - Grundlagen und erste Schritte

In diesem Themenblock erhalten die Teilnehmenden einen Überblick über die Schnittstelle von Projektmanagement und Datenanalyse. Kurz wird erläutert, warum klare Strukturen und Verantwortlichkeiten in Datenprojekten besonders wichtig sind. In der ausführlichen Beschreibung wird ein Praxisbeispiel aus einem Data-Warehouse-Projekt vorgestellt, bei dem durch konsequentes Projektmanagement Transparenz und Effizienz gesteigert wurden.

  • Grundlagen des IT-Projektmanagements
  • Typische Herausforderungen in Datenanalyseprojekten
  • Abgrenzung klassisches vs. agiles Vorgehen
  • Praxisbeispiel Data-Warehouse-Projekt

Projektplanung und Anforderungsmanagement - Erfolgreiche Steuerung von Datenprojekten

Dieser Block beschreibt, wie Anforderungen präzise erfasst und strukturiert umgesetzt werden können. Kurz wird dargestellt, wie Business Analysis Methoden hier eine zentrale Rolle spielen. In der ausführlichen Beschreibung lernen die Teilnehmenden anhand eines Self-Service-BI-Projekts, wie Anforderungen systematisch priorisiert und umgesetzt werden können.

  • Requirements Engineering Methoden
  • Business Analysis in der Datenanalyse
  • Priorisierung von Anforderungen
  • Praxisbeispiel Self-Service-BI

Methoden und Standards im Projektmanagement - Anwendung in der Datenanalyse

Hier wird kurz erklärt, wie Standards wie PRINCE2 und Scrum die Arbeit in Datenprojekten unterstützen. Die ausführliche Beschreibung zeigt, wie hybride Ansätze entstehen, die klassische Planung mit agilen Methoden verbinden. Ein Praxisbeispiel aus einem Data-Science-Projekt verdeutlicht, wie Scrum-Teams in einen PRINCE2-Rahmen eingebettet werden können.

  • PRINCE2 Grundlagen und Einsatz
  • Scrum Rollen und Events
  • Kombination klassisch & agil
  • Praxisbeispiel Data-Science-Projekt

Tools und Technologien - Technische Unterstützung in Projekten

Kurz wird dargestellt, welche Tools die Umsetzung von Datenanalyseprojekten unterstützen. In der ausführlichen Beschreibung lernen die Teilnehmenden den Einsatz von Power BI, Python und Cloud-Lösungen kennen. Ein Beispiel aus einem Konzern zeigt, wie durch Projektmanagement-Methoden die Einführung von Power BI transparent und erfolgreich gestaltet wurde.

  • Einsatz von Power BI
  • Rolle von Python in der Datenanalyse
  • Cloud-Plattformen im Projektumfeld
  • Praxisbeispiel BI-Einführung

Risiken, Qualität und Kommunikation - Projekterfolg sichern

Kurz wird erklärt, welche Risiken in Datenprojekten häufig auftreten. Die ausführliche Beschreibung zeigt, wie Qualitätsmanagement, Risikomanagement und klare Kommunikation zur erfolgreichen Umsetzung beitragen. Ein Beispiel aus einem Machine-Learning-Projekt illustriert, wie regelmäßige Reviews und strukturierte Risikobewertung den Projekterfolg sichern.

  • Typische Risiken in Datenprojekten
  • Maßnahmen im Qualitätsmanagement
  • Kommunikationsstrategien im Team
  • Praxisbeispiel Machine Learning

Zusatzinformationen

Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchgeführt wird er über New Horizons: *München *Stuttgart *Nürnberg sowie *learn2program.de

Fazit

Der Kurs zeigt praxisnah, wie IT-Projektmanagement erfolgreich auf die Datenanalyse übertragen werden kann. Die Teilnehmenden gewinnen Sicherheit im Umgang mit etablierten Methoden und modernen Technologien. Durch die Verbindung von Standards, agilen Ansätzen und passenden Tools entsteht ein robuster Rahmen für erfolgreiche Datenprojekte. So werden komplexe Analysen planbar und nachhaltig nutzbar.

Übersicht Kosten & Dauer
  • EXIN Business Analysis Foundation - Dauer: 12 Tage - Preis: 1.482,84 EUR
  • PRINCE2 Foundation - Dauer: 12 Tage - Preis: 1.591,92 EUR
  • PRINCE2 Practitioner - Dauer: 13 Tage - Preis: 1.811,16 EUR
  • PRINCE2 Agile Foundation - Dauer: 13 Tage - Preis: 1.991,95 EUR
  • Agile Scrum Foundation - Dauer: 9 Tage - Preis: 1.192,32 EUR
  • Agile Scrum Master - Dauer: 12 Tage - Preis: 1.612,44 EUR
  • Agile Scrum Product Owner - Dauer: 12 Tage - Preis: 1.622,16 EUR