Projektmanager für die Digitalisierung mit Data Science und IPMA
Zusammenfassung
Starte deine Karriere als Projektmanager (m/w/d) für Digitalisierungsprojekte und erhalte das nötige Wissen, um die digitale Transformation in Unternehmen voranzutreiben. In dieser Weiterbildung lernst du, wie du mit IPMA® Level D das kompetenzbasierte Projektmanagement beherrschst und digitale Projekte erfolgreich managst.
Du erfährst, wie moderne Technologien wie Big Data, IoT und Künstliche Intelligenz eingesetzt werden, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln. Außerdem lernst du Data Science von der Datenanalyse bis hin zur Anwendung von Python und SQL kennen. Die Kombination aus der Zertifizierung IPMA® und Data Science gibt dir die Werkzeuge an die Hand, um digitale Innovationen effizient umzusetzen.
Zielgruppe
Mitarbeiter und (angehende) Führungskräfte, die zusätzliche Fachkenntnisse in der Projektmanagement-Methode IPMA (Level D) aufbauen möchten und Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten haben
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
Kompetenzbasiertes Projektmanagement
Das IPMA®-Kompetenzmodell
Die drei Kompetenzbereiche von IPMA®:
Perspective (Kontext-Kompetenzen)
People (Persönliche und soziale Kompetenzen)
Practice (Methodische Kompetenzen)
Die Kompetenzelemente im Einzelnen
Vorbereitung auf die Prüfung bei PM-ZERT
Hintergrund und Grundlagen der Digitalisierung
Digitale Technologie
Auswirkungen der Digitalisierung auf die Arbeitswelt und ökonomische Modelle
Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung für Gesellschaft und Individuen
Veränderte Bedingungen für Politik, Arbeit und Ökonomie
Digitale Innovation
Das Digital Transformation Management Frameword
Das Digital Transformation Strategy Framework
Nutzung von Technologien und finanzielle Aspekte
Strategieentwicklung
Bottom-up und Top-down Strategieentwicklung
Agile Transformation
Lean Digital Transformation
Rollen und Aufgaben Chief Digital Officher (CDO)
Typische Reifegradmodelle als Hilfsmittel
Management von Transformationsprojekten
Digitale Produkte, Dienste und Geschäftsmodelle
Digitale Kundenschnittstellen, Customer Journey Map
Digitale Geschäftsprozesse, Ansätze von Prozessverbesserungen
Prozessmodellierung, Process Mining
Biomodale IT, Cloud Computing
Das autonome und das integrierte Organisationsmodell
Management des kulturellen Wandels
Digitalisierungs- und Transformationskompetenzen
Definition und Theoretische Grundlagen für Date Science
Statistik
Grundlagen ausgewählter Methoden von Data Science
Integration von Data Science im Unternehmen
CRISP-DM Vorgehensmodell
Fallstudien
Einführung in Trustworthy AI
Rechtliche Rahmenbedingungen in der EU
Bias und vertrauenswürdige KI
Ethik und Fairness in KI-Systemen
Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI)
Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
Einführung und Überblick
Excel als Datenbank
Strukturierung von Tabellen
Verwendung von Formeln und Zellinhalten
Filtern und Sortieren von Daten
Basiswissen über Namen und Techniken beim Einsatz von Namen
Gliederung von Tabellen
Formeln und Zellinhalte überwachen
Spezialfilter, Excel-Datenbanken und Analyse
Erstellung von Pivot-Tabellen
Trendanalysen, Datentabellen und Zielwertsuche
Szenarien und Matrizen
Diagramme und Grafiken
Daten importieren und exportieren
Einführung in Datenbanken
Datentypen, Vorteile der Verwendung von Datentypen
Schlüssel in Datenbanken
Entitiy-Relationship-Modell (ERM)
Erstellung von Tabellen in Datenbanken
Structured Query Language (SQL) und die Anwendung
Basic SQL-Befehle, erweiterte SQL-Befehle, SQL-Joins
Speicher- und Leistungsoptimierung von Datenbanken
Sicherheit von Datenbanken
Datenbankmanagementsysteme
Die Grundlagen der Programmierung
Dictionaries, Verschachtelung
Code Testing, insbes. Funktionen, Klassen
Einführung in die Programmiersprache Python
Dateien und Ausnahmen
Klassen
Standardbibliotheken von Python
Funktionen
Benutzereingaben und while-Schleifen
Variablen und einfache Datentypen
if-Anweisungen
Arbeiten mit Listen, Einführung in Listen
Unsere Lernplattform
- Sie ermöglicht zeit- und geräteunabhängiges Lernen.
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- Informiere dich hier über deinen Lernstatus und Fortschritte.
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