Weiterbildung PRINCE2 Agile

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

   Lieferanten-Scorecards
   Verhandlungs-Pakete
   Vertrags-Drafts
   Sourcing-Strategien
   Kategorie-Mappings
   Inhalte

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   Die Weiterbildungsmaßnahme setzt sich aus drei Modulen zusammen

   KI für Projektmanager:innen*
   Dieses Modul führt in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz ein und beleuchtet spezifische KI-Anwendungen im Projektmanagement. Themen sind Foundation Models, Open-Source-KI-Tools, die Integration von KI in den Projektalltag sowie die Implementierung von KI-Projekten. Ferner werden ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen behandelt. Die Evaluation von KI-Lösungen, notwendige Soft Skills wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement sowie ein Exkurs zum Projektmanagement runden das Modul ab. Ein Zusatzthema befasst sich mit der Arbeit mit ChatGPT.
   Ethik und Recht in der Künstlichen Intelligenz*
   Dieses Modul thematisiert ethische Dilemmata und rechtliche Aspekte moderner KI-Technologien. Schwerpunkte sind die Einführung in Ethik und Recht der KI, der EU AI Act, Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Systemen, Datenschutz und Datensicherheit. Weiterhin werden algorithmische Fairness, Diskriminierungsfreiheit, ethische Prinzipien, Governance und Compliance in der KI sowie internationale Perspektiven behandelt.
   KI-gestützte Datenanalyse*
   Dieses Modul konzentriert sich auf die Entschlüsselung von Datenmustern und die Gewinnung handlungsrelevanter Erkenntnisse durch KI-gestützte Analysen. Inhalte umfassen die Nutzung von KI-Analyse-Cockpits mit Co-Pilot, Datenaufbereitung und -visualisierung, die Automatisierung mit GitHub Copilot sowie die Erstellung von KI-Analyse-Pipelines. Grundlagen des maschinellen Lernens, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Clustering, Datenbereinigung, Deep Learning, Feature Engineering und Dimensionality Reduction werden vermittelt. Die Bewertung von KI-Modellen, Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit, ethische und datenschutzrechtliche Aspekte in der KI-gestützten Datenanalyse sowie der Einsatz von KI-Analysetools werden ebenfalls behandelt. Ein Praxisprojekt zur Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse ist vorgesehen.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und ihre Anwendungsbereiche im Projektmanagement zu verstehen.
   KI-Tools und -Methoden zur Verbesserung von Projektentscheidungen und -prozessen einzusetzen.
   Ethische und rechtliche Herausforderungen im Umgang mit KI zu erkennen und Lösungsansätze zu entwickeln.
   KI-gestützte Datenanalysen durchzuführen, um verborgene Muster zu identifizieren und Erkenntnisse zu gewinnen.
   Die Implementierung und Evaluation von KI-Lösungen zu planen und zu begleiten.
   Die relevanten rechtlichen Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI zu berücksichtigen.
   Die Bedeutung von Soft Skills für den Erfolg von KI-Projekten zu verstehen und anzuwenden.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten im Projektmanagement, IT-Management, der Datenanalyse und in beratenden Funktionen im Bereich Künstliche Intelligenz. Die Weiterbildung qualifiziert für die strategische und operative Steuerung von KI-Projekten sowie für die Anwendung von KI-basierten Analysemethoden zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.

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   Berlin

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Dortmund

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Eschborn

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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

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