Projektmanager für Datenanalyse mit Schwerpunkt Big Data
Zusammenfassung
Diese Weiterbildung bereitet auf die verantwortungsvolle Rolle vor, umfangreiche Datenprojekte zu leiten und zu koordinieren. Projektmanager in diesem Bereich sind dafür zuständig, Datenanalyse-Teams zu führen, Strategien zu entwickeln und sicherzustellen, dass Daten effektiv genutzt werden. Die Nachfrage nach Fachkräften, die sowohl technisches Wissen als auch Projektmanagement-Kompetenzen mitbringen, wächst stetig, da Unternehmen zunehmend datengetriebene Entscheidungen treffen und Big Data zur Optimierung ihrer Geschäftsprozesse einsetzen.
Zielgruppe
Personen aus allen Fachbereichen, die Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten haben und künftig im Projektmanagement tätig werden möchten.
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Computer-Kenntnisse. Fortgeschrittene Englisch-Kenntnisse.
Unterrichtszeiten: Vollzeit/Teilzeit
Der Start der Online-Weiterbildung ist jede Woche am Montag.
Die Unterrichtszeiten sind in Teilzeit und berufsbegleitend von montags bis freitags von 09:00 bis 13:00 Uhr und in Vollzeit von 09:00 bis 16:30 Uhr.
Du kannst an unseren Online-Weiterbildungen bequem von zu Hause aus oder – bei Bedarf – online von einem unserer über 200 Lernstandorte teilnehmen. Dort sorgen wir für eine ruhige Lernumgebung und eine sichere Internetverbindung.
Das wirst du lernen
Einführung in Python und Programmiergrundlagen
Lokale und globale Variablen
Schleifen und verschachtelte Schleifen
Built-In Funktionen und String Methoden
VS Code als Entwicklungsumgebung
Grundlagen objektorientierter Programmierung
Dateien und prozedurale Programmierung
Pakete und Visualisierung von Daten
Datentypen
Erstellung von Tabellen und erste SQL-Abfragen
Schlüssel
Arbeiten mit Datenbanken
Umgang mit JOIN-Befehlen
Speicher- und Leistungsoptimierung
Datenbanksicherheit
Datenbankmanagementsysteme
Statistik
Integration von Data Science im Unternehmen
CRISP-DM Vorgehensmodell
Bias und vertrauenswürdige KI
Ethik und Fairness in KI-systemen
Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
Bewertung von Projekten und Entscheidungsfindung
Projektvorbereitung
Aufbau und Inhalt des Projektauftrags
Umfeldanalyse und Stakeholder Analyse
Steuerung und Reporting in Projekten
Projektabschlussbericht und Projektdokumentation
Feedback als Kommunikationsinstrument
Gespräche führen im Unternehmenskontext
Präsentation vorbereiten und gestalten
Nonverbale Kommunikation und ihre Bedeutung
Aufregung und Lampenfieber regulieren
Selbstmotivierung
Big Data Technologien
Datenschutzrechtliche Aspekte
Big Data Analysen mit Programmiersprache R
Kategorien der Künstlichen Intelligenz
Praktische Anwendung von KI
KI in der Gesundheitsbranche
Moderne KI-Tools und KI-Sicherheit
Datenschutz und Urheberrechte
Anwendungsszenarien moderner KI-Tools umsetzen
KI und der Arbeitsmarkt
EU AI Act
AI Crime
Die vier Werte des Agile Manifesto und ihre Hintergründe
Das Scrum Framework
Das Scrum Team
Teilnehmer, Ablauf und Ergebnis des Daily Scrums
Bestandteile und Zweck eines Sprints
Definition of Done
Scrum Values in der Praxis
Der Scrum Master als Coach und Lehrer
Der Scrum Master als Manager und Mentor
Sprint Planning und Sprint Review
Beitrag des Increments zum Produkterfolg
Aufwandsschätzung mit Planning Poker
Unsere Lernplattform
- Sie ermöglicht zeit- und geräteunabhängiges Lernen.
- Dein persönliches Dashboard stellt dir neue Lerninhalte unkompliziert zur Verfügung.
- Informiere dich hier über deinen Lernstatus und Fortschritte.
Mache den nächsten Schritt: Dein Beratungsgespräch
In nur 6 Minuten: Alles, was du über deine Weiterbildung wissen musst
FAQ – Weitere Fragen und Antworten
Zum Beispiel:
- durch die Agentur für Arbeit (SGB III) bzw. das Jobcenter (SGB II),
- durch den Rentenversicherungstragende oder
- durch den ESF (Europäischen Sozialfonds).
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