Kursbeschreibung

Change Management Foundation (APMG)

Einführung
Zielsetzung und Ansatzpunkte
Modelle des Change Prozesses
Entstehender Wandel
Schlüsselrollen im organisatorischen Wandel
Stakeholderengagement
Kommunikation, Feedback
Kommunikationskanäle, -strategien
Management von Veränderungsprozessen, Methoden

Change Management

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

IPMA®️ Level D

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

Programmieren mit Python

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

Datenbanken

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

MS Excel Grundlagen

Einführung und Überblick
Excel als Datenbank
Strukturierung von Tabellen
Verwendung von Formeln und Zellinhalten
Filtern und Sortieren von Daten

MS EXCEL Advanced

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

Data Science

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