Projektmanagement mit KI

Die Weiterbildung KI Data Analyst vermittelt dir gefragte Kompetenzen für den Umgang mit Daten im digitalen Arbeitsumfeld. Weltweit entstehen jedes Jahr gewaltige Datenmengen, die Unternehmen auswerten müssen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und wettbewerbsfähig zu bleiben – entsprechend hoch ist die Nachfrage nach Fachkräften mit Datenkompetenz. In der Weiterbildung erwirbst du berufsrelevantes Know-how in den Bereichen Datenbanken und Datenanalyse mit Python und SQL. Zusätzlich baust du gefragte Kompetenzen im Umgang mit KI-gestützten Business-Intelligence-Tools auf. Unsere Programmierkurse sind per Bildungsgutschein zu 100 % förderbar. Informiere dich hier über die Kursinhalte.

Kursinhalte

Voraussetzungen

Berufsaussichten

Zielgruppe

Abschluss

Daten bilden heute eine wichtige Grundlage für fundierte Entscheidungen in nahezu allen Unternehmensbereichen. Gleichzeitig verändert Künstliche Intelligenz die Datenanalyse: Sie unterstützt dabei,große Datenmengen effizienter auszuwerten, Zusammenhänge zu erkennen und Analyseprozesse zu beschleunigen. Fachkräfte, die Datenkompetenz mit modernen KI-Werkzeugen verbinden, sind daher in vielen Branchen gefragt.

In diesem Kurs lernst du, Daten systematisch aufzubereiten, zu analysieren und verständlich zu visualisieren. Dabei arbeitest du mit SQL, Python und Power BI und entwickelst ein fundiertes Verständnis für Datenqualität, Datenmodellierung und aussagekräftige Kennzahlen. Zudem erfährst du, wie KI-Anwendungen wie Copilot Datenanalysen unterstützen können und wie sich KI-generierte Ergebnisse kritisch bewerten lassen. Anhand praxisnaher Aufgaben und eines eigenen Projekts setzt du dein Wissen direkt um und leitest fundierte Handlungsempfehlungen aus Daten ab.

Grundlagen der Datenanalyse

Berufsbild und Aufgaben eines Data Analysts
Analysemethoden und CRISP-DM-Prozessmodell
Datenarten, Datenquellen und Datenqualität
ETL-Prozesse und Datenaufbereitung
Datenschutz und DSGVO in der Datenanalyse

Datenanalyse mit SQL

Grundlagen relationaler Datenbanken und SQL
Daten abfragen, filtern, sortieren und aggregieren
Verknüpfung und Auswertung verschiedener Datenbestände
Komplexere SQL-Abfragen für typische Analyseaufgaben
KI-Unterstützung bei SQL-Abfragen und Fehleranalysen

Datenanalyse mit Python

Python-Grundlagen für die Datenanalyse
Datenimport, -bereinigung und -transformation
Datenanalysemit Pandas
Explorative Datenanalyse und statistische Grundlagen
Visualisierung und Interpretation von Daten
KI-Unterstützung bei Analyse und Programmierung

Business Intelligence mit Power BI

Datenimport und Datenaufbereitung in Power BI
Datenmodellierung und Beziehungen
Grundlagen von DAX und Kennzahlen
Entwicklung interaktiver Reports und Dashboards
KI-gestützte Analysen und Power BI Copilot

KPIs, Datenvisualisierung und Storytelling

Entwicklung und Bewertung relevanter KPIs
Aussagekräftige Visualisierung von Analyseergebnissen
Datenbasiertes Storytelling und Executive Summaries
Zielgruppengerechte Präsentation von Erkenntnissen undHandlungsempfehlungen

KI, Datenethik und verantwortungsvolle Analyse

Einsatzmöglichkeiten und Grenzen von KI in der Datenanalyse
Kritische Bewertung KI-generierter Ergebnisse
Algorithmic Bias und ethische Risiken
Datenschutz und verantwortungsvoller Umgang mit Daten und KI

Data-Analytics-Projekt

Durchführung einer vollständigen Datenanalyse
Datenbereinigung und explorative Datenanalyse
Entwicklung von KPIs und eines Power-BI-Dashboards
Ableitung von Handlungsempfehlungen
Abschlusspräsentation der Analyseergebnisse

Zusatzangebot:
Copilot-Anwenderschulung
KI-Führerschein:
Risikomanagement für KI-Systeme
Vom KI-Einsteiger zum KI-Fortgeschrittenen
Grundlagen des Promptens

Mindestens mittlerer Bildungsabschluss, abgeschlossene Berufsausbildung oder Studium mit oder ohne Abschluss
Mehrjährige Erfahrung im Projektmanagement
Routine im Umgang mit dem Internet
gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
Team- und Kommunikationsfähigkeit
Teilnahme an einem unverbindlichen Beratungsgesprächeinem unverbindlichen Beratungsgespräch“essieren

Projekte erfolgreich umzusetzen, erfordert Planung, Abstimmung und die Fähigkeit, auf Veränderungen zu reagieren. Künstliche Intelligenz kann Projektverantwortliche dabei unterstützen, Informationen aufzubereiten, Aufgaben zu strukturieren und Entscheidungen vorzubereiten. Fachkräfte, die diese Werkzeuge sinnvoll in ihre Projektarbeit einbinden können, erweitern damit ihre beruflichen Möglichkeiten.

Diese zusätzlichen Kompetenzen können die Beschäftigungsfähigkeit stärken und neue Perspektiven für Projekt- , Koordinations- und Teamaufgaben eröffnen. Auch bei der Jobsuche ist die Verbindung aus Projektmanagement-Know-how und KI-Kompetenz ein Vorteil, da KI-gestützte Arbeitsweisen in vielen Unternehmen zunehmend zum beruflichen Alltag gehören.

Die erworbenen Kenntnisse lassen sich branchenübergreifend nutzen und unterstützen sowohl den beruflichen Wiedereinstieg oder Neustart als auch die Weiterentwicklung in projektbezogenen Tätigkeiten.

Arbeitsuchende IT-Fachkräfte, z. B. Fachinformatiker:innen, IT-Administratoren:innen u. a.
Arbeitsuchende Fachkräfte mit Erfahrung im Projektmanagement, in der Projektassistenz oder in anderen Projektkontexten
Arbeitsuchende mit abgeschlossener Berufsausbildung, Studium und/oder mehrjähriger Berufserfahrung, die ihre beruflichen Chancen mit Kenntnissen im Projekt- und Qualitätsmanagement erhöhen möchten
Quer- und Wiedereinsteigende sowie sich rehabilitierende Personen, die eine gefragte Zusatzqualifikation für den beruflichen Neustart erwerben möchten

Trägerzertikat, Projektprüfung
Optional: KI-Führerschein, Zertifikat Copilot-Anwenderschulung

Grundlagen der Datenanalyse

Berufsbild und Aufgaben eines Data Analysts
Analysemethoden und CRISP-DM-Prozessmodell
Datenarten, Datenquellen und Datenqualität
ETL-Prozesse und Datenaufbereitung
Datenschutz und DSGVO in der Datenanalyse

Datenanalyse mit SQL

Grundlagen relationaler Datenbanken und SQL
Daten abfragen, filtern, sortieren und aggregieren
Verknüpfung und Auswertung verschiedener Datenbestände
Komplexere SQL-Abfragen für typische Analyseaufgaben
KI-Unterstützung bei SQL-Abfragen und Fehleranalysen

Datenanalyse mit Python

Python-Grundlagen für die Datenanalyse
Datenimport, -bereinigung und -transformation
Datenanalysemit Pandas
Explorative Datenanalyse und statistische Grundlagen
Visualisierung und Interpretation von Daten
KI-Unterstützung bei Analyse und Programmierung

Business Intelligence mit Power BI

Datenimport und Datenaufbereitung in Power BI
Datenmodellierung und Beziehungen
Grundlagen von DAX und Kennzahlen
Entwicklung interaktiver Reports und Dashboards
KI-gestützte Analysen und Power BI Copilot

KPIs, Datenvisualisierung und Storytelling

Entwicklung und Bewertung relevanter KPIs
Aussagekräftige Visualisierung von Analyseergebnissen
Datenbasiertes Storytelling und Executive Summaries
Zielgruppengerechte Präsentation von Erkenntnissen undHandlungsempfehlungen

KI, Datenethik und verantwortungsvolle Analyse

Einsatzmöglichkeiten und Grenzen von KI in der Datenanalyse
Kritische Bewertung KI-generierter Ergebnisse
Algorithmic Bias und ethische Risiken
Datenschutz und verantwortungsvoller Umgang mit Daten und KI

Data-Analytics-Projekt

Durchführung einer vollständigen Datenanalyse
Datenbereinigung und explorative Datenanalyse
Entwicklung von KPIs und eines Power-BI-Dashboards
Ableitung von Handlungsempfehlungen
Abschlusspräsentation der Analyseergebnisse

Zusatzangebot:
Copilot-Anwenderschulung
KI-Führerschein:
Risikomanagement für KI-Systeme
Vom KI-Einsteiger zum KI-Fortgeschrittenen
Grundlagen des Promptens

Mindestens mittlerer Bildungsabschluss, abgeschlossene Berufsausbildung oder Studium mit oder ohne Abschluss
Mehrjährige Erfahrung im Projektmanagement
Routine im Umgang mit dem Internet
gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
Team- und Kommunikationsfähigkeit
Teilnahme an einem unverbindlichen Beratungsgesprächeinem unverbindlichen Beratungsgespräch“essieren

Arbeitsuchende IT-Fachkräfte, z. B. Fachinformatiker:innen, IT-Administratoren:innen u. a.
Arbeitsuchende Fachkräfte mit Erfahrung im Projektmanagement, in der Projektassistenz oder in anderen Projektkontexten
Arbeitsuchende mit abgeschlossener Berufsausbildung, Studium und/oder mehrjähriger Berufserfahrung, die ihre beruflichen Chancen mit Kenntnissen im Projekt- und Qualitätsmanagement erhöhen möchten
Quer- und Wiedereinsteigende sowie sich rehabilitierende Personen, die eine gefragte Zusatzqualifikation für den beruflichen Neustart erwerben möchten

Trägerzertikat, Projektprüfung
Optional: KI-Führerschein, Zertifikat Copilot-Anwenderschulung

Kursdaten

Dauer: 4 Wochen

Durchführungsform: Vollzeit

Lernform: Online Weiterbildung – Blended Learning

Kosten: 100% förderfähig

Starttermine: Auf Anfrage

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In 4 einfachen Schritten zu deinem Einstieg in die digitale Arbeitswelt.

1. Beratungstermin vereinbaren
Ruf uns an oder buch deinen Wunschtermin einfach online.
2. Beratungsgespräch führen
Persönlich, telefonisch oder per Video-Chat – du wirst umfassend beraten.
3. Förderung erhalten
Beantrage die Förderung bei Arbeitsagentur oder Jobcenter.
4. Kurs starten
Los geht’s – du absolvierst deinen geförderten Kurs bei GFN.