Kursbeschreibung

In Zeiten rasanter technologischer Entwicklungen und der stetig wachsenden Datenmengen ist die Fähigkeit, Digitalisierungsprojekte mit Big-Data-Kenntnissen zu managen, von großer Bedeutung. Fachkräfte, die in der Lage sind, Daten effektiv zu analysieren und zu nutzen, spielen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Geschäftsprozessen und der strategischen Entscheidungsfindung. Diese Weiterbildung vermittelt essenzielle Kenntnisse und Fähigkeiten, die in einer Vielzahl von Branchen wie IT, Finanzwesen, Gesundheitswesen, Logistik und Marketing gefragt sind. Die wichtigsten Kursinhalte im Überblick:

Grundlagen der Programmierung mit Python

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

Datenbanken

Datentypen
Erstellung von Tabellen und erste SQL-Abfragen
Schlüssel
Arbeiten mit Datenbanken
Umgang mit JOIN-Befehlen
Speicher- und Leistungsoptimierung
Datenbanksicherheit
Datenbankmanagementsysteme

Data Science

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

Grundlagen Projektmanagement

Bewertung von Projekten und Entscheidungsfindung
Projektvorbereitung
Aufbau und Inhalt des Projektauftrags
Umfeldanalyse und Stakeholder Analyse
Steuerung und Reporting in Projekten
Projektabschlussbericht und Projektdokumentation

AI und Big Data

Big Data Technologien
Datenschutzrechtliche Aspekte
Big Data Analysen mit Programmiersprache R
Kategorien der Künstlichen Intelligenz
Praktische Anwendung von KI
KI in der Gesundheitsbranche

KI und Prompt Engineering in der Praxis

Moderne KI-Tools und KI-Sicherheit
Datenschutz und Urheberrechte
​Anwendungsszenarien moderner KI-Tools umsetzen
​KI und der Arbeitsmarkt
EU AI Act
AI Crime

Einführung in die Digitalisierung

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

Digital Business Innovator

Bedeutung digitaler Kompetenzen für den Arbeitsmarkt
Das DVC Framework
Ziele digitaler Geschäftsmodelle
Entwicklungsstufen von Geschäftsmodellen
Core Values
Value Proposition Design