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IT Projektmanager*in Hybrid Infrastructure

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist brainymotion.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
19.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Die Weiterbildung zur IT Projektmanager*in Hybrid Infrastructure richtet sich an Personen, die mit Agile und KI-Management in unterschiedlichen fachlichen und technischen Zusammenhängen arbeiten. In vielen Organisationen sind Agile und KI-Management feste Bestandteile der täglichen Praxis, weshalb der Kurs immer wieder auf Agile und auf KI-Management zurückkommt. Anhand einführender Beispiele wird gezeigt, wie Agile und KI-Management in typische Aufgabenfelder eingebettet sind und wie sich Anforderungen rund um Agile und rund um KI-Management systematisch strukturieren lassen.
  • Im weiteren Verlauf der Inhalte wird erläutert, wie Agile und KI-Management bei der Planung, Umsetzung und Dokumentation konkreter Arbeitsschritte berücksichtigt werden. Die Teilnehmenden sehen, wie Agile in verschiedenen Szenarien eingesetzt wird, während KI-Management parallel dazu als Bezugspunkt für Auswertungen oder Konfigurationen dient. Mehrere Übungsabschnitte greifen Agile und KI-Management explizit auf, um zu verdeutlichen, wie sich Entscheidungen im Umgang mit Agile und im Umgang mit KI-Management auf den Gesamtprozess auswirken.
  • Ein weiterer Schwerpunkt liegt darauf, typische Fragestellungen systematisch zu bearbeiten, bei denen Agile und KI-Management gemeinsam betrachtet werden müssen. Dabei wird immer wieder sichtbar, wie Agile als Grundlage für bestimmte Arbeitsschritte dient und wie KI-Management ergänzend herangezogen wird, um Ergebnisse zu strukturieren oder zu überprüfen. Die Teilnehmenden erhalten Gelegenheit, Agile und KI-Management in unterschiedlichen Konstellationen anzuwenden und zu reflektieren, welche Rolle Agile und KI-Management in ihrem jeweiligen Aufgabenbereich spielen.
  • Im nächsten Schritt wird zusammengeführt, auf welche Weise Agile und KI-Management in längerfristige Entwicklungen eingebunden sind. Es wird aufgezeigt, wie mit Agile gewonnene Erkenntnisse und mit KI-Management aufbereitete Informationen für weiterführende Entscheidungen genutzt werden können. Abschließend wird reflektiert, wie Agile und KI-Management in zukünftigen Projekten erneut eine Rolle spielen und wie ein bewusster Umgang mit Agile und KI-Management dazu beiträgt, Prozesse nachvollziehbar und transparent zu gestalten.
  1. 1

    Einordnung der Rolle und Aufgabenbereiche

  2. 2

    Überblick über typische Arbeitsprozesse

Alle 8 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Strukturierung fachlicher und technischer Anforderungen

  2. 4

    Vorgehensweisen bei Analyse, Planung und Umsetzung

  3. 5

    Nutzung unterstützender Werkzeuge und Plattformen

  4. 6

    Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Arbeitsabläufen

  5. 7

    Zusammenarbeit mit angrenzenden Rollen und Bereichen

  6. 8

    Langfristige Weiterentwicklung von Strukturen und Prozessen

  • Zum Abschluss der Weiterbildung steht folgendes Modul im Fokus: "Fortbildung zum zertifizierten KI Manager" vermittelt fundierte Kenntnisse über die strategische und operative Nutzung künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Die Teilnehmer lernen, wie sie KI-Technologien bewerten, implementieren und verantwortungsvoll steuern, um Geschäftsprozesse zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Sie erwerben ein grundlegendes Verständnis für die Potenziale und Herausforderungen von KI sowie deren Einfluss auf betriebliche und strategische Entscheidungen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Eschborn

    19.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Eschborn

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  5. 5

    Bonn

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 1.000–5.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

    Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

  2. 2

    Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

    Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

  3. 3

    Verantwortung schrittweise aufbauen

    Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

04 · Anbieter

Brainymotion: 830 Kurse mit aktuellem Termin an 27 Orten

830Kurse mit aktuellem Termin
27Angebotsorte

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Themen

KI & Machine LearningCloud ComputingData AnalystData ScienceMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze 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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir