KI-Anwendungen im Projekt­management

Passt der Kurs zu dir?

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   Sicherer Umgang mit Excel, Prozentrechnung und Grundbegriffen der Statistik wie Mittelwert, Median und Streuung.
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   Für die IHK-Prüfung zur Berufsspezialistin oder zum Berufsspezialisten für Datenanalyse: eine IT-Ausbildung, eine andere Ausbildung mit einem Jahr Praxis, sechzig Leistungspunkte aus einem Studium mit zwei Jahren Praxis oder vier Jahre einschlägige Berufspraxis (§ 2 DAFPrV).
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   Bereitschaft, Datenschutzregeln einzuhalten, denn Auswertungen mit Kunden- oder Personaldaten fallen unter die DSGVO.

Das lernst du

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   KI für Projektmanager:innen und KI-gestützte Datenanalyse mit Agile Coach Zertifikat
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   Zielsetzung der Weiterbildungsmaßnahme
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   Diese Weiterbildungsmaßnahme kombiniert die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Projektmanagement, die Durchführung von KI-gestützten Datenanalysen sowie die Prinzipien des agilen Coachings. Ziel ist die Vermittlung von Kompetenzen zur effektiven Steuerung von Projekten unter Einbeziehung von KI-Werkzeugen, zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten mittels KI und zur Führung agiler Teams.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptbereiche

   KI für Projektmanager:innen*
   Die Inhalte umfassen eine Einführung in Künstliche Intelligenz und deren spezifische Anwendungen im Projektmanagement. Behandelt werden Foundation Models, Open-Source-KI-Tools und deren Einsatz im Projektalltag. Des Weiteren werden die Implementierung von KI-Projekten, ethische sowie datenschutzrechtliche Aspekte und die Evaluation von KI-Lösungen thematisiert. Ergänzend werden Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement, sowie rechtliche Rahmenbedingungen für die KI-Nutzung vermittelt. Ein Exkurs zum Projektmanagement und ein Zusatzthema zur Arbeit mit ChatGPT runden diesen Teil ab.
   KI-gestützte Datenanalyse*
   Dieser Teil der Weiterbildung konzentriert sich auf die Aufbereitung und Visualisierung von Daten sowie den Einsatz von KI-Tools zur Analyse. Inhalte sind die Automatisierung von Prozessen mit KI-Code-Beschleunigern, die Erstellung von KI-Analyse-Pipelines und die Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen. Die Teilnehmer lernen den Umgang mit lokalen KI-Lösungen wie Knime und die Durchführung von Datenbereinigungen. Themen wie Deep Learning, Feature Engineering, Dimensionality Reduction, Modellbewertung und Interpretierbarkeit von KI-Modellen werden behandelt. Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse sowie der Einsatz von KI-gestützten Analysetools sind ebenfalls Teil des Curriculums. Ein Praxisprojekt zur Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse schließt diesen Bereich ab.
   Agile Coach Zertifikat*
   Die Inhalte umfassen eine Einführung in Agilität, agile Werte und verschiedene agile Frameworks. Agilität im Kontext von Strategie und operativer Arbeit wird beleuchtet. Vermittelt werden Kommunikations- und Fragetechniken sowie Konfliktmanagement im agilen Umfeld. Grundlagen des Coaching-Mindsets, die Rolle des Agile Coaches, Leadership und Führung in agilen Organisationen sowie systemische Interventionen im agilen Kontext werden thematisiert. Eine Abschlussreflexion und ein Praxisprojekt sind vorgesehen.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen und Anwendungen von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement zu verstehen und anzuwenden.
   KI-gestützte Werkzeuge zur Datenanalyse einzusetzen, um Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen.
   Agile Methoden und Coaching-Techniken zur Führung von Teams anzuwenden.
   KI-Projekte zu planen, zu implementieren und zu evaluieren.
   Ethische und rechtliche Aspekte im Umgang mit KI und Daten zu berücksichtigen.
   Agile Teams effektiv zu begleiten und Entwicklungsprozesse zu gestalten.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, IT-Management, Datenanalyse und agiler Teamführung. Absolvent:innen können in Rollen wie Projektmanager:in mit KI-Fokus, Datenanalyst:in mit KI-Kenntnissen oder Agile Coach tätig sein. Die Weiterbildung bereitet auf die Anwendung von KI-Technologien und agilen Methoden in unterschiedlichen Branchen vor.

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   Berlin

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bielefeld

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bremen

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Eschborn

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   Berichte, die sich selbst aktualisieren

   Du verbindest in Power BI Daten aus ERP, CRM und Excel-Listen, modellierst Beziehungen und schreibst Kennzahlen mit DAX. Ein solcher Bericht holt neue Zahlen ohne Kopierarbeit. Beispiel: Der monatliche Umsatzbericht für die Vertriebsleitung aktualisiert sich jeden Morgen aus dem Warenwirtschaftssystem.

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   Ergebnisse verständlich präsentieren

   BERUFENET nennt das Visualisieren und Präsentieren der Ergebnisse in den Fachabteilungen als Aufgabe von Data Analysts. Im Kurs übst du, aus einer Auswertung eine klare Aussage mit passendem Diagramm zu machen. Beispiel: Du zeigst der Einkaufsleitung in einem Dashboard, welche Lieferanten wiederholt zu spät liefern.

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   Mit Data Engineers und Data Scientists zusammenarbeiten

   Du lernst, Anforderungen an Datenqualität und Datenmodelle so zu formulieren, dass Data Engineers sie umsetzen können. Für Prognosen übergibst du aufbereitete Daten an Data Scientists oder nutzt einfache Verfahren der Predictive Analytics selbst. Beispiel: Du meldest dem Datenteam, dass doppelte Einträge im Kundenstamm die Umsatzzahlen verfälschen.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Analyst bundesweit in Zahlen