Der AI-PM Integration Technologe verknüpft Data-Science-Methoden mit agilem Projektmanagement nach IPMA Level D Standards. Er konzipiert KI-gestützte Prozessoptimierungen, leitet cross-funktionale Teams und steuert den Datenfluss zwischen maschinellem Lernen und Geschäftsanforderungen. Zu seinen Aufgaben zählen die Entwicklung von Integrationsstrategien für KI-Lösungen, die Implementierung von Scrum-Methoden für Data-Science-Projekte sowie das stakeholderorientierte Risikomanagement. Er fungiert als Schnittstellenmanager zwischen technischen Entwicklern und Fachabteilungen, wodurch er eine nahtlose Integration von AI-Systemen in bestehende Geschäftsprozesse gewährleistet.
Data Science & KI - Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung durch intelligente Systeme• Strategische Nutzung von KI und Data - Science - Zukunftstrends und Anwendungspotenziale
• Datenquellen managen und aufbereiten - Datenflüsse strukturieren und automatisieren
• Data Science Tools praxisnah anwenden - Technologien und Frameworks im Einsatz
• Datenmodelle entwickeln und analysieren - Von EDA bis zu prädiktiven Prognosen
• KI-Modelle gezielt einsetzen - Muster erkennen, Anomalien finden, Deep Learning nutzen
• Datengetriebene Entscheidungen strategisch einsetzen - Realtime-Analysen und Business Impact
• Analyseergebnisse wirkungsvoll präsentieren - Datenstorytelling für Entscheider
• Fair, transparent und gesetzeskonform mit Daten arbeiten - DSGVO und Erklärbarkeit in der Praxis
• Stolpersteine der Datenpraxis meistern - Datenkultur und Akzeptanz fördern
• Datenprojekte erfolgreich messen und steuern - Optimierung durch Feedback und KPIs
• Machine Learning Methodiken mit CRISP-DM und klassische Algorithmen
• Deep Learning Architekturen und moderne KI-Modelle
• Künstliche Intelligenz Technologien und Datenmanagement
• KI-Deployment und Tools für Unternehmenssysteme
• KI-Projektmanagement und Unternehmensintegration
• Rechtliche und ethische KI-Governance nach EU AI Act
• Projektmanagement nach DIN 69901 und IPMA Kompetenzmodell
• Strategische Projektausrichtung mit SWOT-Analyse und Business Case
• Projektinitiierung und Projektplanung mit Strukturierungs- und Planungsmethoden
• Stakeholdermanagement, Risikomanagement und Projektkommunikation
• Projektcontrolling und Erfolgsmessung mit Kennzahlen und Abweichungsanalysen
• Digitalisierung und Nachhaltigkeit im modernen Projektmanagement
• Agiles Projektmanagement und Scrum Framework nach Scrum Guide
• Scrum-Events, Product Backlog Refinement & Servant Leadership
• Einführung in das IPMA®-Modell und den Zertifizierungsprozess
• Die Practice-Kompetenzelemente des Grundkurs im Überblick
• Projekt im Umfeld (Perspective Level D)
• Persönliche Kompetenz & Verantwortung (People Level D)
• Schlüsselkompetenzen für erfolgreiche Projektführung (People Level D)
• Führungskompetenzen in herausfordernden Situationen (People Level D)
• Zusätzliche Methoden & Tools im Projektmangement (Practice Level D)
• Nachhaltigkeit & soziale Verantwortung im Projektmanagement
• Digitalisierung & KI im IPMA-konformen Projektmanagement
• Prüfungsvorbereitung & Kompetenznachweis (Zertifizierung Level D)
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------