Werkzeuge für Projekt­management und Grundlagen der KI-Programmierung

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Projektmanagement Tools in der Praxis für Experten und Programmieren mit Künstlicher Intelligenz (KI)
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   Zielsetzung der Weiterbildung
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   Diese Weiterbildung vermittelt praxisorientierte Kenntnisse im Einsatz von Projektmanagement-Tools und in der Entwicklung von Softwareanwendungen mit Künstlicher Intelligenz. Die Inhalte sind darauf ausgerichtet, die Anwendung moderner digitaler Werkzeuge im Projektmanagement zu vertiefen und die Fähigkeit zur eigenständigen Entwicklung intelligenter Programme zu fördern.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptbereiche

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   Projektmanagement Tools in der Praxis für Experten*

   Dieser Teil konzentriert sich auf die praktische Anwendung von Projektmanagement-Tools. Inhalte umfassen die Nutzung digitaler Whiteboards wie Miro, die Einführung in und die Umsetzung von Kanban-Boards mit Tools wie Trello und Asana. Die MoSCoW-Methode zur Priorisierung von Anforderungen wird ebenso behandelt wie die Erstellung agiler Roadmaps. Fortgeschrittene Funktionen und die Anwendung von Trello sowie die Grundlagen von Kanban in der Praxis werden vertieft. Ein Modul zu Mastering Projects with Jira rundet diesen Bereich ab.

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   Programmieren mit Künstlicher Intelligenz (KI)*

   Dieser Teil führt in die Softwareentwicklung mit KI ein. Die Inhalte umfassen einen Überblick über Künstliche Intelligenz, verschiedene Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) wie VS Code, Cursor und Replit, sowie die Nutzung von KI-Assistenten wie ChatGPT und Claude für Programmieraufgaben. Grundlegende Programmierkonzepte, Versionskontrolle mit Git und GitHub sowie die Programmierung mit JavaScript werden behandelt. Die Entwicklung von Fullstack-Web-Applikationen, das Schreiben und Debuggen von Code mit KI-Unterstützung sowie Grundlagen moderner Webentwicklung (HTML, CSS, responsives Webdesign) sind weitere Bestandteile. Die Einführung in APIs und deren Nutzung mit KI, Datenbanken und Authentifizierung, die Rolle verschiedener Programmiersprachen sowie die Planung und Organisation von Coding-Projekten werden ebenfalls thematisiert. Der Kurs behandelt auch fortgeschrittene Aspekte wie die Fehleranalyse und Performance-Optimierung von Code, Sicherheit im Web und beim Programmieren, Best Practices im Coding-Alltag mit KI-Einsatz und das Deployment von Anwendungen.
   Lernziele

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   Nach Abschluss dieser Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Digitale Projektmanagement-Tools wie Miro, Trello, Asana und Jira zur Steuerung von Projekten einzusetzen.
   Kanban-Methoden und die MoSCoW-Methode praktisch anzuwenden.
   Grundlegende Konzepte der Künstlichen Intelligenz zu verstehen.
   Intelligente Programme mithilfe von KI-Werkzeugen zu entwickeln.
   Moderne Webentwicklungstechnologien und deren Anwendung mit KI zu nutzen.
   Code zu schreiben, zu debuggen und zu optimieren, unterstützt durch KI.
   Projekte im Bereich der Softwareentwicklung mit KI zu planen und zu organisieren.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten im IT-Projektmanagement, in der Softwareentwicklung, im IT-Service-Management und in der Anwendungsbetreuung. Die Weiterbildung bereitet auf Aufgaben vor, die den Einsatz moderner digitaler Werkzeuge und KI-gestützter Entwicklungsmethoden erfordern.

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   Bielefeld

   09.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   09.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   09.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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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   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.

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   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.

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   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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen