Kursbeschreibung

Im Controlling sind Transparenz und präzise Analysen unverzichtbar. Die Weiterbildung vermittelt, wie KI Projektmanagement unterstützt und Entscheidungsprozesse verbessert.
Agile IT Projektleitung: Mitarbeiterführung in agilen Projekten inkl. SCRUM-Master-Zertifizierung (Dauer: ca. 8 Wochen)

- Einführung in das IT-Projektmanagement
- Einführung in agiles Projektmanagement und der Wandel vom klassischen Ansatz
- SCRUM verstehen: Rollen, Abläufe, Artefakte und Prinzipien
- Planung und Umsetzung agiler Projekte anhand von Sprints und Releases
- Anforderungsmanagement, Qualitätssicherung und kontinuierliche Verbesserung
- Praxisnahe Fallbeispiele und Vorbereitung auf die Zertifizierung (z.B. PSM I)

Business Intelligence Consultant inkl. Microsoft Power BI Zertifizierung (Dauer: ca. 4 Wochen)

- Datenquellen/-management
- Konzeption/Entwicklung/Umsetzung von Datenmodellen
- Berichtserstellung
- Dashboards etc.

Finanz- und Rechnungswesen - Controlling (Dauer: ca. 4 Wochen)

- Struktur und Begriffe der Kostenrechnung kennenlernen
- Kostenarten, Kostenstellen und Kostenträger gezielt erfassen
- BAB und innerbetriebliche Leistungsverrechnung anwenden
- Kostenrechnung zur Unternehmenssteuerung im Controlling einsetzen
- Digitale Tools wie SAP, DATEV oder SAGE effektiv nutzen




Finanz- und Rechnungswesen - Kosten- und Leistungsrechnung (KLR), Kostenmanagement (Dauer: ca. 4 Wochen)

- Planung und Steuerung mit strategischem und operativem Controlling
- Budgetierung und Investitionsplanung professionell umsetzen
- Abweichungsanalysen und Kostenkontrolle gezielt einsetzen
- Kennzahlenbasiertes Controlling für Bereiche wie Kunden, Profit-Center und Qualität
- Digitale Controlling-Tools wie SAP, DATEV oder SAGE effektiv nutzen




KI-Engineering: KI-gestütztes Projektmanagement (Dauer: ca. 4 Wochen)

- Künstlichen Intelligenz und Projektmanagement
- KI-Technologien und Lösungen im Überblick
- Prompt Engineering und Tools
- Integration von KI im Projektalltag


Prompt Engineering: KI-gestützte Analyse, Visualisierung inkl. Daten-Mapping und Reporting (Dauer: ca. 4 Wochen)

- Datenanalyse, Mapping und Transformation
- Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Datenarbeit
- Automatisierung, Visualisierung und Reporting
- Prognosemodelle, Mustererkennung und Datenaugmentation
- Ethik, Transparenz und Erklärbarkeit in KI-Systemen