Deine Weiterbildung
Das wirst du lernen
- Einführung
- Zielsetzung und Ansatzpunkte
- Modelle des Change Prozesses
- Entstehender Wandel
- Schlüsselrollen im organisatorischen Wandel
- Stakeholderengagement
- Kommunikation, Feedback
- Kommunikationskanäle, -strategien
- Management von Veränderungsprozessen, Methoden
- Definition Change Management, Ansätze
- Auslöser von Unternehmenswandel
- Intern vs. extern ausgelöster Wandel
- Widerstand im Change Management
- Hemmnisse des Wandels
- Das System Unternehmen und seine Umwelt
- Ursachen fürs Scheitern, Umgang mit Widerständen
- Erfolgsfaktorenmodell im Veränderungsmanagement
- Erfolgsfaktoren
- Standards und Methoden im Projektmanagement
- Die richtige Kommunikation im Projektmanagement
- Vom Projektantrag zum Projektauftrag
- Anforderungen, Ziele und Schätzverfahren im Projektmanagement
- Qualitätssicherung im Projektmanagement
- Kosten- und Ressourcenplanung
- Change Management im Projektmanagement
- Das Projektteam
- 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 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
- Einführung und Überblick
- Excel als Datenbank
- Strukturierung von Tabellen
- Verwendung von Formeln und Zellinhalten
- Filtern und Sortieren von Daten
- Fortgeschrittene Anwendungen in MS Excel
- Übersicht und Fachbegriffe
- Erstellung von Pivot-Tabellen
- Nutzung von Solver, Diagrammen und der SVERWEIS-Funktion
- Import und Export von Daten
- Erstellung von Trendtabellen und Verwendung der Zielwertsuche
- 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
Dank unserer flexiblen Kurskombinationen ist ein regelmäßiger und zeitnaher Einstieg möglich. Gemeinsam legen wir deinen optimalen Starttermin im Beratungstermin fest.
Der Unterricht findet von Montag bis Freitag statt und folgt einer klar strukturierten Tagesplanung. Theorie und praxisnahe Anwendungsübungen greifen dabei optimal ineinander.
Vollzeit
Im Vollzeitmodell finden die Unterrichtseinheiten in der Regel von 8:45 bis 16:30 Uhr statt, in Ausnahmefällen kann der Unterricht bereits um 8:00 Uhr beginnen.
Teilzeit
Im Teilzeitmodell erfolgt der Unterricht von 8:45 bis 13:00 Uhr. Durch den reduzierten täglichen Umfang verdoppelt sich die Gesamtdauer der Weiterbildung.
Unsere Weiterbildungen können je nach persönlicher oder beruflicher Situation über verschiedene Förderprogramme finanziert werden. Für Arbeitssuchende, Personen in Kurzarbeit oder bei drohender Arbeitslosigkeit ist eine Förderung über den Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit möglich. Die Kosten werden hier in vielen Fällen komplett übernommen, sodass die Teilnahme für dich kostenfrei ist. Auch als beschäftigte Person kannst du über das Qualifizierungschancengesetz (QCG) gemeinsam mit deinem Arbeitgebenden von einer staatlichen Förderung profitieren. Darüber hinaus prüfen wir gerne weitere individuelle Fördermöglichkeiten und unterstützen dich bei der Antragstellung.
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