Digital Automation mit KI: Prozessoptimierung mit Zusatzqualifikation Data Science sowie No-Code Programming mit FlutterFlow In dieser Weiterbildung setzen Sie sich intensiv mit der Prozessüberwachung auseinander und erlernen, wie künstliche Intelligenz zur Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen eingesetzt wird. Sie werden in die Lage versetzt, durch den Einsatz von Data Science Methoden und No-Code-Programmierung mit FlutterFlow effektive Lösungen für die Prozessüberwachung zu entwickeln. Sie lernen, Prozesse zu analysieren und durch den Einsatz von KI-Technologien zu optimieren. Dabei erwerben Sie Kenntnisse in der Anwendung von Data Science für die Prozessüberwachung und erarbeiten sich Fähigkeiten in der Nutzung von No-Code-Plattformen wie FlutterFlow zur Entwicklung von Anwendungen. Zudem werden Sie befähigt, durch Prozessüberwachung die Effizienz von Arbeitsabläufen zu steigern und Fehlerquellen zu identifizieren. Anhand praxisnaher Übungen und Projekte wenden Sie die erlernten Methoden der Prozessüberwachung an. Sie entwickeln eigenständig Anwendungen mit FlutterFlow und setzen KI-gestützte Analysen zur Prozessüberwachung um. Nach Abschluss sind Sie in der Lage, durch Prozessüberwachung Geschäftsprozesse effizient zu gestalten und innovative Lösungen für die Prozessoptimierung zu implementieren.

Grundlagen der digitalen Automatisierung und KI
  • Kenntnisse im Bereich Prozessüberwachung zur Einführung in digitale Automatisierung und KI
  • Anwendungsbereiche von KI in der Prozessautomatisierung
  • Anwendungen aus der Prozessüberwachung bei der Gestaltung und Modellierung automatisierter Prozesse
  • Einführung: Algorithmen und Python-Grundlagen
  • Fokus auf Prozessüberwachung bei der Einführung in Neuronale Netze
  • Einführung in Machine Learning

Prozessoptimierung und Workflow-Automatisierung
  • Grundlagen der Prozessüberwachung und Prozessoptimierung
  • Identifikation und Analyse von Geschäftsprozessen
  • Einsatz von Prozessüberwachung in der Datenanalyse zur Identifizierung von Automatisierungspotenzialen
  • Workflow-Automatisierung und -Orchestrierung
  • Prozessüberwachung mit Einführung in Flutterflow und Low-Code/No-Code-Tools
  • Benutzeroberfläche und Navigation in Flutterflow

No-Code Programming mit Flutterflow
  • Erstellen und Anpassen von Benutzeroberflächen mit Fokus auf Prozessüberwachung
  • Nutzung von vorgefertigten Widgets und Komponenten
  • Prozessüberwachung im State Management in Flutterflow
  • Interaktive und reaktive Benutzeroberflächen erstellen
  • Einsatzmöglichkeiten der Prozessüberwachung bei der Nutzung von Plugins und Drittanbieter-Bibliotheken

DevOps und Continuous Integration
  • Prozessüberwachung als Grundlage der drei Wege in DevOps
  • Continuous Integration und automatisiertes Testen
  • Anwendungen aus der Prozessüberwachung in der Release-Automatisierung und Risikoreduktion
  • Continuous Delivery und Continuous Integration
  • Deployment Pipeline mit Fokus auf Prozessüberwachung
  • Review- und Koordinationsprozesse

Datenwissenschaft und Python-Programmierung
  • Einführung in Pandas und Dataframes mit Anwendungen aus der Prozessüberwachung
  • Grundlegende statistische Kenngrößen
  • Prozessüberwachung bei der Datenvisualisierung
  • K-Means Clustering
  • Syntax und Semantik mit Fokus auf Prozessüberwachung
  • Kontrollstrukturen: if, else, elif
  • Einsatz von Prozessüberwachung bei Schleifen: for und while