StudySmarter

KI-gestütztes Refactoring und Legacy-Modernisierung

Laut Katalog dauert der Kurs bis 1 Woche und kostet 500–1.000 €. Du lernst in Online-Seminaren. Anbieter ist HECKER CONSULTING.

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 €

Förderung prüfen

5.387 weitere Kurse vergleichen

01 · Der Kurs

Der Kurs hat 1 Termin

Auf einen Blick

LERNUMFANG
bis 1 Woche
KATALOGPREIS
500–1.000 €
LERNORT
Online
NÄCHSTER START
Start mit Anbieter klären
LERNFORM
Online-Seminar

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

  • Legacy Code realistisch einordnen
  • Was Legacy Code tatsächlich ausmacht
  • Legacy ist eine Beziehung, kein Zustand
  • Wert und Belastung auseinanderhalten
  • Typische Brownfield-Situationen
  • Refactoring, Reparatur und Feature-Änderung trennen
  • Migration und Neubau gegeneinander abwägen
  • Wo Coding-Agenten im Bestand helfen und wo nicht
  • Übung: Veränderungsvorhaben klassifizieren
  • KI-gestützte Code Archaeology
  • Erst verstehen, dann verändern
  • Repository-Inventur
  • Einstiegspunkte, Datenflüsse und Seiteneffekte
  • Geschäftsregeln rekonstruieren
  • Hotspots aus der Versionshistorie
  • Nachweisbare Aussage gegen plausible Vermutung
  • Das Unknowns Register
  • Übung: Systemprofil eines unbekannten Subsystems
  • Änderungsflächen und Risiken bestimmen
  • Änderungsziel und betroffener Ablauf
  • Statische und dynamische Abhängigkeiten
  • Verträge und Rückwärtskompatibilität
  • Daten, Schema und Migrationen
  • Zeitliche Kopplung und Nebenläufigkeit
  • Blast Radius und Umkehrbarkeit
  • Risikomatrix aus Kritikalität, Unsicherheit und Testbarkeit
  • Übung: Impact Map und Risikomatrix
  • Characterization Tests und Sicherheitsnetz
  • Was tut das System heute tatsächlich?
  • Beobachtetes und gewünschtes Verhalten trennen
  • Testgrenzen und Seams finden
  • Golden Master und Approval Testing
  • Zeit, Zufall und externe Systeme beherrschen
  • Testdaten und Datenschutz
  • KI-generierte Tests im Bestand kritisch prüfen
  • Tagesübung: Testnetz für ein ungetestetes Modul
  • Refactoring-Ziele und Leitplanken
  • Refactoring braucht einen Anlass
  • Zielzustand als beobachtbare Verbesserung
  • Invarianten benennen
  • Scope, Nicht-Ziele und Patchgröße
  • Definition of Done und Abbruchkriterien
  • Analyse, Planung, Änderung und Review trennen
  • Repository-Anweisungen für Umbauten
  • Übung: Aus mach das mal sauber einen Auftrag machen
  • Kleine, verhaltenserhaltende Refactorings
  • Das Grundrepertoire
  • Namen als Ergebnis des Verstehens
  • Duplikation bewerten statt beseitigen
  • Seiteneffekte isolieren und Zustand zurückdrängen
  • Toten Code sicher erkennen
  • Werkzeug-Refactoring gegen generative Änderung
  • Ein Refactoring pro Schritt
  • Übung: Befunde priorisieren statt abarbeiten
  • Komplexe Refactorings planen
  • Wenn kleine Schritte nicht ausreichen
  • Rückwärts denken: die Mikado-Methode
  • Branch by Abstraction
  • Parallel Change für Verträge und Daten
  • Kapseln: Adapter, Fassade und Schutzschicht
  • Neues neben Altem: Sprout und Wrap
  • Fortschritt, Sackgassen und Rückkehr dokumentieren
  • Übung: Eine Strukturänderung als Abhängigkeitsbaum
  • Verifikation und Review von Refactoring-Patches
  • Was bei einem Refactoring anders zu prüfen ist
  • Vergleichendes Testen alter und neuer Fassung
  • Verträge, Kompatibilität und Datenmigrationen prüfen
  • Leistungsverhalten im Blick behalten
  • Diff-first: was bei Umbauten typisch schiefgeht
  • Selbstprüfung des Agenten gegen unabhängigen Review
  • Den Erfolg eines Refactorings messen
  • Tagesübung: Einen großen Patch verkleinern
  • Modernisierungsstrategien auswählen
  • Was die Modernisierung antreibt
  • Die Handlungsmöglichkeiten im Überblick
  • Schrittweise Ablösung statt großem Wurf
  • Monolithen modularisieren, bevor man trennt
  • Technische Aktualisierungen und Abhängigkeiten
  • Beobachtbarkeit vor tiefgreifenden Änderungen
  • Der Entscheidungsweg
  • Übung: Drei Szenarien entscheiden und begründen
  • KI-gestützte Migrationen und großflächige Änderungen
  • Inventur vor der ersten Änderung
  • Zielmuster und Referenzumsetzung
  • Mechanisch wo möglich, generativ wo nötig
  • Stapelgröße und Reihenfolge
  • Fortschritt messbar machen
  • Übergangsschichten und ihr Rückbau
  • Umkehrbarkeit und Wiederholbarkeit
  • Übung: Eine Bibliothek in mehreren Varianten ablösen
  • Sicherheit und Governance in Brownfield-Projekten
  • Was im Bestand anders ist
  • Zulässige Werkzeuge und Datenklassifikation
  • Altlasten im Repository: Secrets in der Historie
  • Read-only zuerst, Rechte gestuft
  • Prompt Injection über Bestandsinhalte
  • Besonders kritische Bereiche
  • Freigaben, Audit Trail und Verantwortung
  • Übung: Gestuftes Berechtigungs- und Freigabemodell
  • Modernisierung als Teamprozess
  • Modernisierung entlang realer Änderungen
  • Technische Schulden sichtbar und entscheidbar machen
  • Hotspot-Priorisierung statt flächendeckender Bereinigung
  • Gemeinsame Regeln und Referenzlösungen
  • Wissen sichern: Karten, Entscheidungen, Testbeispiele
  • Review-Kapazität und Metriken für den Fortschritt
  • Rückschau auf Agentenfehler und das Backlog
  • Abschlussarbeit: Verstehen, absichern, verändern
  • (Version: 2026-09-13T15:50:01+02:00)

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

Online

Online-Seminar · Teilzeit · bis 1 Woche · 500–1.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 500–1.000 €, 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

111 Kurse mit aktuellem Termin, online ohne festen Ort

111Kurse mit aktuellem Termin

111 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Online-Seminar.

Die Kurse laufen online, ohne festen Ort.

Themen

KI & Machine LearningSoftwareentwicklerOnline-MarketingSEO & SEM (Suchmaschinenmarketing)Web- & Frontend-Entwicklung

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

5.387 Kurse zum Vergleich

Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

5.387 Kurse zum Vergleich.

5.387Kurse
Kläre deinen persönlichen Kursstart

Häufige Fragen

3 Fragen, kurz beantwortet

Kläre deinen persönlichen Kursstart (5.387 Kurse)

Preis, Dauer und nächster Start der 5.387 Kurse im direkten Vergleich.

Angebote dieses Anbieters
Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir