Kursbeschreibung

Nach dem Kurs verfügst du über grundlegende Kenntnisse im Controlling, in der Unternehmensplanung sowie im Bereich Statistik. Du besitzt zudem das nötige Fachwissen, das für den Betrieb in der Cloud erforderlich ist und erfährst, wie Künstliche Intelligenz im Beruf eingesetzt wird.

Grundlagen Controlling

Einführung in das Controlling (ca. 1,5 Tage)
Controlling als Teil des Managementprozesses
Überblick über die verschiedenen Controlling-Instrumente und -Methoden
Strategisches und operatives Controlling

Kostenrechnung und Kostenmanagement (ca. 3,5 Tage)
Einführung in die Kosten- und Leistungsrechnung
Kostenartenrechnung
Kostenstellenrechnung
Kostenträgerrechnung

Kostenrechnungssysteme (ca. 3 Tage)
Ist-, Normal-, Plankostenrechnung
Teil- und Vollkostenrechnung
Prozesskostenrechnung

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Unternehmensplanung und Budgetierung (ca. 4 Tage)
Budgetplanung
Liquiditätsplanung
Investitionsplanung

Kennzahlen und Kennzahlensysteme (ca. 3 Tage)
Deckungsbeitrag
Balanced Scorecard

Berichtswesen (ca. 2 Tage)
Reporting
BWA
Datenschutz im Controlling

Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse



Management und Unternehmensplanung

Management (ca. 1 Tag)
Hierarchieebenen
Managementmethoden
Planungshorizonte
Managementfunktionen
Managementregelkreislauf
Managementinstrumente

Ziele, Methoden und Instrumente der Businessplanerstellung (ca. 3 Tage)
Grundlagen der Businessplanerstellung
Analyse- und Planungsinstrumente (SWOT-Analyse, Szenario-Analyse, Portfolio-Analyse, Kreativitätstechniken)

Vertragsrecht (ca. 1 Tag)
Willenserklärungen
Gewährleistung und Garantie
Vertragsarten und deren Störungen
Recht bei vertraglichen Mängeln (Nacherfüllung, Rücktritt, Kaufpreisminderung, Schadensersatz)
Allgemeine Geschäftsbedingungen (AGB)

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Handels- und Gesellschaftsrecht (ca. 1 Tag)
Kaufmannsarten
Gesellschaftsformen
Handelsbräuche
Besonderheiten im Handelsrecht
Handelsregister und Publizität
Einführung ins Insolvenzrecht

Projektplanung (ca. 0,5 Tage)
Grundlagen
Ressourcenplanung
Planungsschritte
Fehler bei der Projektplanung

Umfeldanalyse (ca. 0,5 Tage)
Unternehmensanalyse
Branchenanalyse
Standortanalyse
Wettbewerbsanalyse

Marketing (ca. 3 Tage)
Marktanalyse und Marktsegmentierung
Grundlagen der Marktforschung
Instrumente des Marketing-Mix
Werbung und unterstützende Instrumente

Finanzplanung (ca. 1 Tag)
Überblick
Instrumente

Planung Investitionsrechnung (ca. 2 Tage)
Grundlagen
Investitionsrechnungsverfahren
Grenzen und Probleme der Investitionsrechnungsverfahren
Kennzahlen

Finanzierungsplanung (ca. 1 Tag)
Grundlagen
Eigen- und Fremdfinanzierung
Außen- und Innenfinanzierung
Kennzahlen

Controlling (ca. 1 Tag)
Aufgaben und Ziele des Controllings
Bereiche des Controllings
Controllinginstrumente

Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 5 Tage)



Statistik

Statistische Grundlagen (ca. 6 Tage)
Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit und Stichprobe, Stichprobenarten, Messung und Skalenniveaus)
Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardwert, Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme und Boxplots)
Bivariate Deskriptivstatistik (Zusammenhangsmaße, Korrelationskoeffizienten, Kreuztabellen, Streudiagramme und gruppierte Balkendiagramme)
Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik (Wahrscheinlichkeitsverteilung, Normalverteilung, Mittelwerteverteilung, Signifikanztest, Nullhypothesentest nach Fisher, Effektgröße, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Fehlerbalkendiagramme, Poweranalysen und Ermittlung des optimalen Stichprobenumfangs)

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen (ca. 5 Tage)
z- und t-Test für eine Stichprobe (Abweichung von einem vorgegebenen Wert)
t-Test für den Mittelwertsunterschied von zwei unabhängigen/verbundenen Stichproben
Prüfung der Wirksamkeit von Aktionen, Maßnahmen, Interventionen und anderen Veränderungen mit t-Tests (Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen)
Unterstützende Signifikanztests (Anderson-Darling-Test, Ryan-Joiner-Test, Levene-Test, Bonnet-Test, Signifikanztest für Korrelationen)
Nonparametrische Verfahren (Wilcoxon-Test, Vorzeichentest, Mann-Whitney-Test)
Kontingenzanalysen (Binomialtest, Exakter Test nach Fisher, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen mit Assoziationsmaße)

Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ca. 5 Tage)
Ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse (einfache und balancierte ANOVA)
Mehrfaktorielle Varianzanalyse (Allgemeines lineares Modell)
Feste, zufällige, gekreuzte und geschachtelte Faktoren
Mehrfachvergleichsverfahren (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)
Interaktionsanalyse (Analyse von Wechselwirkungseffekten)
Trennschärfe und Poweranalyse bei Varianzanalysen

Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments) (ca. 1 Tag)
Voll- und teilfaktorielle Versuchspläne

Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse



AWS Cloud Administrator

Cloud-Konzepte (ca. 3,5 Tage)
Vorteile der AWS Cloud
Prinzipien des AWS Cloud-Designs
Migration zur AWS Cloud
Konzepte der Cloud-Wirtschaftlichkeit

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Sicherheit und Compliance (ca. 4,5 Tage)
AWS-Modell als geteilte Verantwortung
AWS Cloud-Sicherheits-, Governance- und Compliance-Konzepte
AWS Access Management-Funktionen
Komponenten und Ressourcen für die Sicherheitsunterstützung

Cloud-Technologie und -Services (ca. 5 Tage)
Methoden zur Bereitstellung und zum Betrieb in der AWS Cloud
Globale AWS-Infrastruktur
AWS-Computing-Services, -Datenbank-Services, -Netzwerkservices, und -Speicherservices
AWS-Service für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sowie Analytik-Services
Services aus anderen abgedeckten AWS-Services-Kategorien

Fakturierung, Preisgestaltung und Support (ca. 2 Tage)
Vergleich von AWS-Preismodellen
Ressourcen für Fakturierung, Budget und Kostenmanagement
Techn. Ressourcen und Supportoptionen von AWS

Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 5 Tage)
AWS Certified Cloud Practitioner CLF-C02 (in englischer Sprache)



Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.