PRINCE2: Adoption-Sprints, Change-Roadmaps, Kommunikations-Pläne

Passt der Kurs zu dir?

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   Sicherheit mit Terminplänen, Budgettabellen und Statusberichten, die du in den Übungen an einem eigenen Beispielprojekt erstellst.
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   Für die Practitioner-Prüfung ein bestandenes Foundation-Zertifikat oder einen anderen von PeopleCert anerkannten Projektmanagement-Nachweis.
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   Vor einem geförderten Projektmanagement-Lehrgang ein Beratungsgespräch bei der Agentur für Arbeit und die Klärung, welche Projektrolle du anstrebst.

Das lernst du

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   Zielsetzung
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   Diese Weiterbildungsmaßnahme richtet sich an alle Interessierten, die ihre beruflichen Kenntnisse erweitern möchten. Die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben sind so gewählt, dass sie besonders gut auf den Berufsalltag von Change-Verantwortliche übertragbar sind; die Teilnahme steht ausdrücklich allen offen, unabhängig von der aktuellen beruflichen Tätigkeit. Vermittelt werden Methoden, Werkzeuge und Inhalte, die in unterschiedlichen Tätigkeitsfeldern eingesetzt werden können.
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   Praxisbezug für Change-Verantwortliche
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   Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von Change-Verantwortliche dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden

   Change-Roadmaps
   Stakeholder-Maps
   Kommunikations-Pläne
   Adoption-Sprints
   Puls-Befragungen
   KI für Projektmanager:innen
   Zielsetzung des Kurses
   Der Kurs vermittelt Kenntnisse zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Projektmanagement. Der Fokus liegt auf der Nutzung von KI zur präziseren und effektiveren Gestaltung von Projekten und Entscheidungen.
   Der Kurs behandelt die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren spezifische Anwendungen im Projektmanagement. Inhalte umfassen Foundation Models, Open-Source-KI-Tools und deren Einsatz im Projektalltag. Des Weiteren werden die Implementierung von KI-Projekten, ethische Aspekte, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen thematisiert. Die Evaluation von KI-Lösungen sowie Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement, sind ebenfalls Teil des Lehrplans. Ein Exkurs zum Thema Projektmanagement und ein Zusatzthema zur Arbeit mit ChatGPT ergänzen die Inhalte. Rechtliche Rahmenbedingungen für die Verwendung von KI werden separat behandelt.
   Lernziele
   Verständnis der Grundlagen und Anwendungsbereiche von KI im Projektmanagement
   Fähigkeit zur Nutzung von KI-Tools zur Entscheidungsfindung und Projektgestaltung
   Kenntnis der ethischen, datenschutzrechtlichen und rechtlichen Aspekte bei der Implementierung von KI-Projekten
   Entwicklung von Kompetenzen im Bereich Soft Skills für KI-Projekte
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse sind relevant für Projektmanager:innen, die KI-Technologien zur Optimierung ihrer Projekte einsetzen möchten. Die Inhalte unterstützen Tätigkeiten in der Planung, Steuerung und Evaluation von Projekten mit KI-Bezug.
   KI-gestützte Datenanalyse
   Der Kurs vermittelt Kompetenzen zur Entschlüsselung von Datenmustern und zur Gewinnung handlungsrelevanter Erkenntnisse durch KI-gestützte Analysen.
   Die Inhalte umfassen die Nutzung eines KI-Analyse-Cockpits mit Co-Pilot, Datenaufbereitung und -visualisierung sowie die Automatisierung von Prozessen mit dem KI-Code-Beschleuniger. Die KI-Analyse-Pipeline wird vom Rohdatum bis zur Business-Strategie betrachtet. Grundlagen des maschinellen Lernens, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Clustering, Datenbereinigung und Deep Learning in der Datenanalyse werden behandelt. Weitere Themen sind Feature Engineering, Dimensionality Reduction, Modellbewertung, Performance-Metriken, Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen. Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse sowie der Einsatz von KI-gestützten Analysetools und Softwarelösungen sind ebenfalls Bestandteile des Kurses. Ein Praxisprojekt zur Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse rundet die Maßnahme ab.
   Anwendung von KI-Tools zur Datenanalyse und Mustererkennung
   Fähigkeit zur Aufbereitung, Visualisierung und Analyse von Daten
   Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens und seiner Anwendungsbereiche
   Kompetenz in der Bewertung und Interpretation von KI-Modellen
   Durchführung von KI-gestützten Datenanalysen in praxisnahen Projekten
   Die Kursinhalte sind für Fachkräfte in den Bereichen Datenanalyse, Business Intelligence und Data Science relevant. Tätigkeitsfelder umfassen die Analyse und

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Freiburg im Breisgau

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Leipzig

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   Vorhaben planbar machen

   Du zerlegst ein Vorhaben in Arbeitspakete, setzt Meilensteine und legst in MS Project Abhängigkeiten und Ressourcen an. So siehst du früh, welche Verzögerung den Endtermin verschiebt. Beispiel: Du planst den Umzug einer Abteilung mit kritischem Pfad und Pufferzeiten.

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   Klassisch und agil kombinieren

   Hybride Kurse zeigen, wie ein Phasenplan mit festen Freigaben neben einem Backlog für die Entwicklungsteams steht. Du lernst, welche Teile eines Projekts du fest planst und welche in kurzen Zyklen entstehen. Beispiel: Ein IT-Projekt bekommt einen festen Rollout-Termin, während das Team die Funktionen in Sprints priorisiert.

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   Steuern und berichten

   Statusbericht, Risikoliste und Änderungsantrag sind die Werkzeuge, mit denen du Auftraggebende informierst. Präsentationstrainings im Kurs üben, Abweichungen bei Zeit und Kosten sachlich vorzustellen. Beispiel: Du stellst dem Lenkungsausschuss eine Budgetüberschreitung mit zwei Lösungsvarianten vor.

Themen

Arbeitsmarkt

Projektmanager bundesweit in Zahlen