Im Business Development sind Innovation und effiziente Prozesse unverzichtbar. Mit Microsoft 365 Copilot lernen Teilnehmer, Geschäftsentwicklung strategisch voranzutreiben und ihre Produktivität zu erhöhen.

AI Project Management (Dauer: ca. 4 Wochen)

• Projektmanagement und Organisationsstrukturen im Projektkontext
• Planung, Steuerung und Kontrolle von Projekten
• Digitale Werkzeuge und KI-Einsatz im Projektmanagement
• Zusammenarbeit, Kommunikation und moderne Führungsansätze im Projektkontext

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

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

ICDL Microsoft 365 - Textverarbeitung, Tabellenkalkulation (Dauer: ca. 4 Wochen)

• Textverarbeitung und professionelle Dokumentgestaltung mit Microsoft Word
• Seriendokumente, grafische Objekte und erweiterte Formatierungen
• Tabellenkalkulation, Abfragen, Formeln und Diagramme mit Microsoft Excel
• Ausgabe- und Druckmanagement sowie ICDL-Zertifizierungsvorbereitung

Prompt Engineering - KI in der Arbeitswelt (Dauer: ca. 4 Wochen)

• Entwicklung und Einsatzfelder von Künstlicher Intelligenz
• Technologien und Datenprozesse in der KI-Anwendung
• Nutzung von KI im Unternehmenskontext
• Strategische Umsetzung und Veränderungsmanagement
• Ethische, rechtliche und gesellschaftliche Fragestellungen

Prompt Engineering: KI im Arbeitsalltag mit Microsoft 365 Copilot (Dauer: ca. 4 Wochen)

• Promptdesign und KI-Anwendungen im digitalen Arbeitskontext
• Textverarbeitung, Datenstrukturen und Informationsaufbereitung
• Kommunikationsprozesse und Teamorganisation mit KI-Unterstützung
• Zeitmanagement, Aufgabenkoordination und Workflowsteuerung
• Zukunftsperspektiven und Praxisintegration von KI-gestützter Büroarbeit

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