Die Fachkraft für digitale Transformation & Python-gestütztes Datenmanagement implementiert datengesteuerte Lösungsansätze in Unternehmensstrukturen. Sie entwickelt Automatisierungsprozesse mittels Python-Programmierung und analysiert komplexe Datensätze zur Optimierung von Geschäftsabläufen. Im Tätigkeitsbereich liegt die Konzeption von Datenmanagement-Strategien sowie die Integration digitaler Tools in bestehende Systemarchitekturen. Die Fachkraft erstellt ETL-Prozesse, visualisiert Datenanalysen und setzt KI-gestützte Anwendungen um. Dabei koordiniert sie die Schnittstelle zwischen IT-Infrastruktur und operativen Geschäftsbereichen und entwickelt digitale Transformationskonzepte unter Berücksichtigung regulatorischer Rahmenbedingungen.

Digitalisierung & Digitale Transformation - Digital Business Management - Innovation und Führung in der digitalen Wirtschaft

• Digital Economy und digitale Geschäftsmodelle
• Digitale Technologien und Transformation
• Geschäftsmodell-Innovation und Plattformstrategien
• Digitale Strategieentwicklung und Wettbewerbsanalyse
• Business Case Entwicklung und Projektbewertung
• Change Management und Umsetzungsplanung
• Digitale Geschäftsmodell-Kreation und Ökosystem-Design

Softwareentwicklung mit Python - Programmierlogik und grundlegende Konzepte

• Datenverarbeitung und Hardware verstehen - Digitalisierung, KI & Normen im Technologiekontext
• Arbeitsumgebungen aufsetzen & Python-Syntax sicher anwenden - Skripte und Module sauber strukturieren
• Programme durch logische Steuerung automatisieren - Schleifen effektiv in Aufgaben einbinden
• Funktionen nutzen und Programme modular gestalten - Fehlerbehandlung praxisnah integrieren
• Mit Dateiformaten und APIs arbeiten - Datenquellen professionell erschließen & verarbeiten"
• Klassen und Objekte in Unternehmensanwendungen einsetzen - Strukturierte Softwarelösungen mit OOP erstellen
• Daten verständlich aufbereiten und visualisieren - Dashboards für Business Use Cases erstellen
• Klassifikation, Clustering & Vorhersagen automatisieren - KI reflektiert einsetzen - Standards & Ethik beachten
• Praxisübung

Datengestützte Digitalisierung - Nachhaltiger und effizienter Umgang mit Informationen

• Strategische Datenwertschöpfung und Architektur im Unternehmen
• Prozessoptimierung und Kostenreduktion durch digitales Datenmanagement
• Ökologisch verantwortliches Datenmanagement
• Datenqualität und Governance - Standards, Rollen, Verantwortung
• Technologieplattformen und Werkzeuge für modernes Datenmanagement
• Cybersecurity und Datenschutz im Datenökosystem
• KPI-basiertes Datencontrolling und Performance-Monitoring
• Skalierungsstrategien und Barrieren im digitalen Datenmanagement
• Zukunftstechnologien und datengetriebene Innovationsmodelle

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