KI für Projekt­management und Datenanalyse

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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   Zielsetzung
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   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendung in verschiedenen professionellen Kontexten. Sie richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die KI-Technologien in Projekten, der Datenanalyse und im Management von KI-Strategien einsetzen möchten. Die Inhalte umfassen sowohl technische Grundlagen als auch methodische und ethische Aspekte.
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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptbereiche

   KI für Projektmanager:innen*
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendungsbereiche im Projektmanagement.
   Einführung in Foundation Models und Open-Source KI-Tools.
   Integration von KI in den Projektalltag, einschließlich der Implementierung von KI-Projekten.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI.
   Evaluation von KI-Lösungen und die Entwicklung von Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement.
   Praktische Übungen mit Tools wie ChatGPT.
   KI-gestützte Datenanalyse*
   Aufbereitung und Visualisierung von Daten sowie Grundlagen des maschinellen Lernens.
   Anwendungen des überwachten und unüberwachten Lernens, einschließlich Clustering.
   Datenbereinigung, Feature Engineering und Dimensionality Reduction.
   Deep Learning in der Datenanalyse und Bewertung von KI-Modellen.
   Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen.
   Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse.
   Einsatz von KI-gestützten Analysetools und Softwarelösungen, wie Knime und GitHub Copilot.
   Umsetzung eines Praxisprojekts zur KI-gestützten Datenanalyse.
   KI Manager:in*
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, Generative KI (Sprache, Bild, Sound) und deren Anwendungen im Arbeitsalltag.
   Vergleich von Open-Source und proprietären KI-Lösungen.
   Planung und Umsetzung von KI-Projekten unter Berücksichtigung von Sicherheit und Ethik.
   Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt (Future of Work).
   Entwicklung und Anwendung von kritischem Denken im KI-Management.
   Einblick in verwandte Technologien wie Blockchain.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlegende Konzepte der Künstlichen Intelligenz zu verstehen und deren Potenzial für Projektmanagement und Datenanalyse zu erkennen.
   KI-Tools und -Methoden zur Optimierung von Projektabläufen und zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten anzuwenden.
   KI-Projekte zu planen, zu implementieren und zu evaluieren.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   KI-Technologien im Sinne eines KI-Managers zu steuern und zu skalieren.
   Kritisches Denken im Kontext von KI-Anwendungen zu entwickeln und anzuwenden.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten in Bereichen wie Projektleitung, Datenanalyse, IT-Management und strategische KI-Planung. Absolvent:innen können KI-Lösungen in Unternehmen einführen, deren Einsatz verantwortungsvoll steuern und zur Steigerung der Effizienz und Entscheidungsfindung beitragen. Die Inhalte sind relevant für Rollen, die sich mit der Implementierung und Verwaltung von KI-Systemen befassen.

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   Berlin

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Berlin

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bielefeld

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Dortmund

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bremen

   23.11.2026 · 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