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Controlling mit KI-Kompetenz: Data Science und Prompt Engineering
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist mycareernow.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- über 10.000 €
- LERNORT
- Berlin
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
- 2Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
- 3Wenn dein Betrieb KI-Systeme einsetzt: Die KI-Verordnung der EU verpflichtet Anbieter und Betreiber, nach besten Kräften für ausreichende KI-Kompetenz ihres Personals zu sorgen; frage, ob dein Kurs dafür einen Nachweis ausstellt.
Das lernst du
- Diese Weiterbildung vermittelt Controlling mit KI-Kompetenz: Data Science und Prompt Engineering für Fach- und Führungskräfte. Ausgehend von den Grundlagen künstlicher Intelligenz und ihrer betriebswirtschaftlichen Relevanz werden KI-Potenziale im Unternehmen systematisch identifiziert, bewertet und in konkrete Strategien überführt. Prompt Engineering und Prompting-Techniken werden praxisnah für Textgenerierung, Prozessautomatisierung und Entscheidungsunterstützung eingesetzt. Machine Learning, Deep Learning und KI-gestützte Workflows mit Low-/No-Code-Tools ermöglichen die Optimierung betrieblicher Abläufe. Ergänzt durch skalierte agile Frameworks wie Scrum, SAFe und Nexus sowie den Einsatz von Data Science und Big Data zur Entscheidungsfindung erhalten Teilnehmende einen vollständigen Werkzeugkasten für moderne Unternehmenssteuerung. Prozessorientiertes und strategisches Qualitätsmanagement rundet die Weiterbildung ab und verknüpft KI-Kompetenz mit Kennzahlensteuerung, Auditierung und kontinuierlicher Verbesserung. Ethische, rechtliche und sicherheitsrelevante Aspekte des KI-Einsatzes werden ebenso behandelt wie Change-Management und Führung in KI-Transformationsprozessen.
- Prompt Engineering und Prompting-Techniken gezielt für Textgenerierung, NLP und Prozessautomatisierung im Controlling-Kontext einsetzen
- KI-Strategien entwickeln, Potenziale im Unternehmen bewerten und KI-Projekte mit Ressourcen- und Projektcontrolling steuern
- Machine Learning, Deep Learning und KI-gestützte Workflows mit Low-/No-Code-Tools zur Prozessoptimierung implementieren
- Skalierte agile Frameworks (SAFe, LeSS, Nexus) sowie Data Science und Big Data zur Entscheidungsunterstützung anwenden
- Qualitätskennzahlen, Prozessdokumentation und strategisches Qualitätsmanagement mit KI-Automatisierung verknüpfen
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Berlin
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 2
Berlin
Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 3
Bielefeld
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 4
Bielefeld
Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 5
Bremen
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
03 · Gehalt
Data Scientist Gehalt: 6.702 € in der Mitte bundesweit
Die mittlere Hälfte verdient 5.413 € bis 7.969 € brutto im Monat in Vollzeit.
Brutto im Monat
Mitte und Viertel bundesweit
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 1
Vorhersagen aus Daten bauen
Du trainierst Modelle, die etwa Nachfrage, Maschinenausfälle oder Kündigungen vorhersagen, und misst ihre Güte mit Daten, die das Modell vorher nicht gesehen hat. Dabei lernst du auch, wann ein einfaches lineares Modell genügt. Beispiel: Ein Händler plant mit deinem Modell die Bestellmenge für die nächste Saison.
- 2
Datenpipelines und Cloud
Die Kombikurse mit Data Engineering zeigen, wie Daten aus Datenbanken, Logdateien und Schnittstellen automatisch in eine Analyseumgebung fließen. Cloud-Data-Science-Kurse ergänzen SQL-Datenbanken und Rechenleistung auf Abruf. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die Sensordaten einer Maschine stündlich bereinigt und speichert.
- 3
Modelle erklären und verantworten
Du prüfst Trainingsdaten auf Verzerrungen und fehlende Werte und machst nachvollziehbar, welche Merkmale ein Ergebnis treiben. Bei Entscheidungen über Menschen, etwa zu Krediten oder Bewerbungen, achtest du zusätzlich auf Datenschutz und Gleichbehandlung. Beispiel: Du zeigst dem Vertrieb, welche Merkmale die Vorhersage eines Kündigungsrisikos am stärksten beeinflussen.
04 · Anbieter
Mycareernow: 1.254 Kurse mit aktuellem Termin an 24 Orten
1.254 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.
Angebote an 24 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei mycareernow.
05 · Jobs
Data Scientist Jobs bundesweit: 1.417 offene Stellen in 45 Tagen
Arbeitsmarkt
Data Scientist bundesweit in Zahlen
Nutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen.
- Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.
06 · Kurse
531 Kurse zum Vergleich
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