Der Agile Projektumsetzer für Data Science Teams koordiniert die Implementierung datengetriebener Projekte nach Scrum-Methodiken. Er definiert als Product Owner Anforderungen, priorisiert Backlog-Items und stellt die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien sicher. Seine Kernaufgaben umfassen die Organisation von Sprints, Moderation von Daily Stand-ups und Retrospektiven sowie die kontinuierliche Analyse des Projektfortschritts. Er fungiert als Schnittstelle zwischen Stakeholdern und Entwicklungsteam, gewährleistet die Balance zwischen technischer Innovation und Geschäftszielen und implementiert Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten im agilen Entwicklungsprozess.
Projektmanagement - Klassische und Agile Methoden ( Scrum & IPMA )• Projektmanagement nach DIN 69901 und IPMA Kompetenzmodell
• Strategische Projektausrichtung mit SWOT-Analyse und Business Case
• Projektinitiierung und Projektplanung mit Strukturierungs- und Planungsmethoden
• Stakeholdermanagement, Risikomanagement und Projektkommunikation
• Projektcontrolling und Erfolgsmessung mit Kennzahlen und Abweichungsanalysen
• Digitalisierung und Nachhaltigkeit im modernen Projektmanagement
• Agiles Projektmanagement und Scrum Framework nach Scrum Guide
• Scrum-Events, Product Backlog Refinement & Servant Leadership
• Agiles Produktmanagement in der Praxis: Rolle, Methoden und rechtliche Anforderungen
• Product Ownership im Scrum-Prozess: Backlog-Management, Value Maximization & Teamwork
• Agile Tools & Frameworks zur Produktgestaltung und Releaseplanung
• Kundenzentrierte Produktentwicklung: Methoden für Discovery & Value-Driven Development
• Agiles Risikomanagement, Qualitätssicherung und Compliance im Produktentwicklungsprozess
• KI-basierte Entscheidungsunterstützung und Automatisierung im digitalen Produktmanagement
• Nachhaltige Produktentwicklung: ESG, Circular Economy und CO₂-optimiertes Design
• Prüfungsvorbereitung POI
• Datengetriebene Organisationen und Geschäftsmodelle
• Datenkompetenz
• KI-Kompetenz
• Big Data Technologien und Architektur
• Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung
• Governance - Datenschutz und Cybersecurity
• Ethik und interdisziplinäre Zusammenarbeit in Data Science
• Big Data Projektplanung und Dokumentation
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