Zusammenfassung
Die Online-Weiterbildung für Python-Programmierung, Data Science und Digitale Transformation in der IT bietet dir die Möglichkeit, in die Welt der Zukunftstechnologien einzutauchen und dein Wissen praxisnah zu erweitern. Du lernst mit Python zu programmieren, um komplexe Daten zu verarbeiten und automatisierte Prozesse zu entwickeln.
Darüber hinaus erhältst du wertvolle Einblicke in die Data Science und lernst, wie du mithilfe von Daten fundierte Entscheidungen treffen kannst. Der Schwerpunkt Digitale Transformation bereitet dich optimal darauf vor, digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln und Innovationen voranzutreiben. Mit dieser Weiterbildung baust du deine IT- und Digitalisierungskompetenzen aus und machst dich fit für die Zukunft!
Zielgruppe
Mitarbeiter (m/w/d) aus allen Bereichen, die Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten haben und die Grundlagen der Programmierung erlernen und dieses Fachwissen für die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle im Rahmen der Digitalen Transformation verwenden möchten.
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Grundlagenkenntnisse in der Computernutzung und in der Digitalisierung. 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
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
Einführung in digitale Technologien
Agilität in der digitalen Transformation
Die Relevanz von Big Data und dem Internet der Dinge (IoT)
Ziele hinter der Datenerfassung und deren Verwendung
Die stetige Weiterentwicklung der Robotik
Priorisierung der Bedürfnisse der Kunden durch einen kundenzentrierten Ansatz
Bitcoins und Blockchain-Technologie
Customer Experience und Design Thinking
Kernfunktionen des DVC Frameworks
Digitale Geschäftsmodelle Einführung
Digitale Transformation und das DVC Framework
Digitale Umwelt und das DVC Framework
Das DVC-Framework und:
Transaktionskostentheorie
Graphentheorie
Informationstheorie
Entscheidungstheorie
Spieltheorie
Künstliche Intelligenz (KI)
Internet of Things als Grundlage der Digitalisierung in Unternehmen
Definition eines Geschäftsmodells
Die neun Bausteine
Business Model Canvas
Value Proposition Design, Value Map
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 "Agilität", das Agile Manifesto
Grundlagen der Empirie, empirische Produktentwicklung
Inspektion und Adaption, Transparenz
Evolution von Scrum®️
Das Scrum®️ Framework
Fünf Werte in Scrum®️
Charakteristiken eines Scrum®️ Teams
Verantwortlichkeiten im Sprint
Profil und Charakteristiken des Scrum®️ Masters
Ergebnisverantwortlichkeiten des Scrum®️ Masters
Product Owner und Developer
Die Scrum®️ Events im Scrum®️ Guide
Die Scrum®️ Artefakte - 3 Artefakte / 3 Commitments
Definition of Done
Tipps und Praktiken
Vorbereitung auf die Prüfung bei scrum.org
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
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
Das sagen unsere Teilnehmenden
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).
Dein kostenfreier Beratungstermin
Arbeitslos oder von Kündigung bedroht?
Wir beraten dich unverbindlich und kostenfrei zu deiner geförderten Weiterbildung.
Angebot anfordern