Projekt­verantwortliche-S: Roadmap-Reviews, Risiko-Logs, Lessons-Learned

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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   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 Projektverantwortliche 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 Projektverantwortliche
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   Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von Projektverantwortliche dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden

   Risiko-Logs
   Stakeholder-Roundups
   Roadmap-Reviews
   Lessons-Learned
   Closing-Reports
   Inhalte

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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Kernbereiche

   KI für Projektmanager:innen*
   Einführung in Künstliche Intelligenz und deren Anwendungen im Projektmanagement.
   Einsatz von Foundation Models und Open-Source-KI-Tools.
   Integration von KI in den Projektalltag, einschließlich der Implementierung von KI-Projekten.
   Behandlung ethischer, datenschutzrechtlicher und rechtlicher Rahmenbedingungen für KI.
   Vermittlung von Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement.
   Exkurse zu spezifischen Themen wie Projektmanagement-Anwendungen und die Arbeit mit ChatGPT.
   KI-gestützte Datenanalyse*
   Nutzung von KI-gestützten Analyse-Cockpits und Co-Piloten.
   Datenaufbereitung, -visualisierung und -bereinigung.
   Automatisierung von Prozessen mit KI-Code-Beschleunigern wie GitHub Copilot.
   Aufbau von KI-Analyse-Pipelines von Rohdaten bis zur Business-Strategie.
   Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen, Clustering und Deep Learning.
   Erstellung eigener KI-Modelle mit Tools wie Knime.
   Feature Engineering, Dimensionality Reduction und Modellbewertung.
   Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen.
   Behandlung von Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse.
   Praxisprojekte zur Umsetzung von KI-gestützten Datenanalysen.
   KI Consultant (v2.0)*
   Einführung in das KI Consulting und die Analyse der KI-Readyness von Unternehmen.
   Identifikation von KI-Potenzialen und Konzeption von KI-Pilotprojekten.
   Entwicklung von Datenstrategien und Infrastrukturen für KI.
   Umsetzung von Change Management und Schulungsmaßnahmen.
   Messung von Erfolgen und Skalierung von KI-Lösungen.
   Exkurse zu spezifischen Technologien und Plattformen wie Flowise, API-Integration, Azure-basierte KI-Anwendungen und Self-hosted interne KI-Anwendungen.
   Vorbereitung von Managementpräsentationen.
   Analyse der Chancen, Grenzen und Erfolgsfaktoren von KI in deutschen Unternehmen.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen und Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement zu verstehen und anzuwenden.
   KI-gestützte Werkzeuge zur Datenanalyse und -visualisierung einzusetzen, um handlungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen.
   KI-Modelle zu entwickeln, zu bewerten und ethische sowie datenschutzrechtliche Aspekte zu berücksichtigen.
   Unternehmen hinsichtlich ihrer KI-Readyness zu analysieren und Potenziale für KI-Implementierungen zu identifizieren.
   KI-Pilotprojekte zu konzipieren, zu managen und deren Erfolg zu messen.
   Change Management-Prozesse bei der Einführung von KI-Lösungen zu gestalten.
   Strategische Entscheidungen zur Dateninfrastruktur und KI-Architektur zu treffen.
   Die Kommunikation und Führung in KI-Projekten zu verbessern.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, Datenanalyse, IT-Beratung und strategische Unternehmensentwicklung. Absolvent:innen können Positionen wie KI-Projektmanager:in, KI-Analyst:in, KI-Consultant oder in Rollen im IT-Management und der digitalen Transformation übernehmen. Die Weiterbildung bereitet auf die Konzeption, Implementierung und Steuerung von KI-Projekten und -Strategien vor.

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Eschborn

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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