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Abschlussart: Zertifikat „KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation“
Zertifikat „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer”
Zertifikat „Relationale Datenbanken-SQL“ -
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
Certified Entry-Level Python Programmer (PCEP™) (in englischer Sprache) -
Unterrichtszeiten: VollzeitMontag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
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Dauer: 12 Wochen
Künstliche Intelligenz: KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
Grundlagen operativer KI-Projekte (ca. 5 Tage)
Einführung in KI, ML, DL, NLP und Computer Vision (operativer Fokus)
Rollen und Aufgaben: Aufbau, Betrieb und Überprüfung der Wirksamkeit des Managementsystems nach ISO 42001
Rollenabgrenzung und Zusammenarbeit: KI-Beauftragte:r, KI-Manager:in und KI-Auditor:in
Identifikation und Bewertung operativer Anwendungsfälle im Unternehmen
Projektinitiierung: Zieldefinition, Scope, Machbarkeitsanalyse
Stakeholder-Management
Wertschöpfung und ROI durch KI
Erfolgreiche KI-Initiativen im Management
Datenmanagement und Tool-Einsatz (ca. 3 Tage)
Datenaufbereitung, -qualität und -integration
Auswahl und Implementierung von KI-Tools und Plattformen
Praktisches Prompting für Text-, Bild- und Videoanwendungen
Aufbau einfacher Datenpipelines
Einführung in MLOps-Konzepte
KI-Automatisierungsmöglichkeiten im Betrieb
Modelltraining, Validierung und Einsatz (ca. 2 Tage)
Training und Validierung von Modellen
Testverfahren: Black-Box, White-Box, Unit-Tests
Einsatz von Modellen
Monitoring und iterative Optimierung
Integration von KI-Agenten in Projekte
Risikomanagement und Qualitätssicherung (ca. 2 Tage)
Technische Risikoanalyse: Bias-Metriken, Fairness-Tests, Modellfehler-Analyse
Qualitätssicherung: KPIs, Monitoring, Abnahmeprozesse
Managementsystem gemäß ISO 42001
Security und Erklärbarkeit von KI-Systemen
Operative Projektsteuerung und Agile Methoden (ca. 2 Tage)
Agile Methoden: Scrum, Kanban, iterative Deployment-Zyklen
Ressourcen- und Budgetplanung
Team- und Stakeholder-Kommunikation
Laufende Optimierung und Problemlösungsstrategien (KVP)
Zusammenarbeit mit externen Partnern
Organisationsentwicklung, Governance und Changemanagement (ca. 3 Tage)
Analyse von Unternehmensprozessen
Reifegradanalyse, GAP-Analyse
Erstellung einer KI-Roadmap
KI-Governance und Strategieentwicklung
Aufbau einer tragfähigen Organisationsstruktur
Verantwortlichkeiten
Praktischer Umgang mit Widerständen im KI-Betrieb
Nachhaltigkeit und Corporate Digital Responsibility (CDR)
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation" (ca. 3 Tage)
Programmierung mit Python
Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Geschichte, Konzepte
Verwendung und Einsatzgebiete
Syntax
Lexis, Semantik
PEP-8-Konventionen
Interpreter vs. Compiler
Numeral Systems: binär, oktal, hexadezimal
Scientific Notation
Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)
Zahlen
Zeichenketten
Datum und Zeit
Standardeingabe und -ausgabe
Numerische Operatoren
Vergleichs-, logische und bitweise Operatoren
Datentypumwandlung
list, tuple, dict, set
List-Funktionen und -Methoden
Verzweigungen und Schleifen (if, for, while)
Mitgliedsoperatoren
String-Basics: escaping, multiline strings
Operatoren priorisieren und binden
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Funktionen (ca. 5 Tage)
Eigene Funktionen definieren
Variablen
Parameter und Argumente
Rückgabewerte
Rekursion
Namensräume
Funktionale Programmierung
Parameterarten: positional, keyword, mixed
Defaultwerte
Shadowing und global keyword
None und Rückgabe ohne Wert
Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)
Grundlagen der Fehlerbehandlung mit try und except
Typische Fehlertypen und Exception Hierarchie
Fehlerweitergabe und Programmunterbrechungen
Strukturierung der except Blöcke
Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)
Python-Klassen
Methoden
Unveränderliche Objekte
Datenklasse
Vererbung
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer” in englischer Sprache (ca. 4 Tage)
Relationale Datenbanken mit SQL
Grundlagen von Datenbanksystemen und SQL (ca. 3 Tage)
Überblick über Datenbanksysteme und -modelle
Redundante Daten und Datenintegrität
Normalisierung
Datenbankentwurf und Entity-Relationship-Modell (ERM)
Primär- und Fremdschlüssel
Beziehungen zwischen Relationen
Datentypen in SQL
Indizes und Performance
Einschränkungen und Validierung
Abfragen in SQL
Strukturierte Daten als Grundlage für KI-gestützte Analyseverfahren
Einführung in SQL Server Management Studio (SSMS) (ca. 2 Tage)
Überblick über SQL Server und SSMS
Physisches Datenbankdesign
Erstellen von Tabellen und Definieren von Datentypen
Einschränkungen, Standardwerte und Beziehungen
Datenbankdiagramme (ERM) und Beziehungen
Backup und Restore
Einführung in Performanceüberwachung
Überblick über KI-unterstützte Abfrageoptimierung und Queryanalyse
Einführung in DDL (Data Definition Language) und DML (Data Manipulation Language) (ca. 8 Tage)
SQL-Grundlagen und erweiterte Syntax
Operatoren und integrierte Funktionen
Abfragen und Manipulation von Daten
Fehlerbehandlung und Transaktionsmanagement
Erstellung und Verwaltung von Datenbankobjekten
Grundlagen der Performanceoptimierung
Arbeiten mit modernen Datentypen
Datenmodellierung und strukturierte Aufbereitung für KI- und Analyseanwendungen
DCL – Data Control Language und Sicherheit (ca. 1 Tag)
Benutzerverwaltung und Berechtigungen
Rollen und Sicherheitskonzepte
Auditing
Einführung in Row Level Security
Datensicherheit im Kontext von KI-gestützten Auswertungen
Datentypen, Datenimport und -export in modernen Systemen (ca. 1 Tag)
Datenimport und -export
Moderne Datentypen
Import, Transformation und Bereitstellung von Daten für Analyseprozesse
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Nach dem Lehrgang bist du in der Lage, KI-gestützte Transformationsprojekte normgerecht zu planen, umzusetzen und nachhaltig in deinem Unternehmen zu verankern. Du kannst den wirtschaftlichen Nutzen, die Wertschöpfung und den ROI von KI-Initiativen maximieren, Risiken und Compliance-Anforderungen berücksichtigen und eine tragfähige Organisationsstruktur, Governance sowie Changemanagement-Strategien für den erfolgreichen Einsatz von KI aufbauen.
Zudem verfügst du über ein kompaktes, grundlegendes Wissen in der Programmierung mit Python und handhabst die Programmiersprache mit ihren Klassen, Bibliotheken und Funktionen sicher.
Zusätzlich kannst du relationale Datenbanken mit SQL entwickeln und verwalten. Du erstellst Tabellen und Views, formulierst Abfragen und bearbeitest Daten mit geeigneten SQL-Befehlen. Dabei achtest du auf Datenintegrität, setzt Transaktionen ein und vergibst Benutzerrechte in SQL Server. Zudem bereitest du strukturierte Daten für Analyse- und KI-gestützte Auswertungen vor.
Dieser Lehrgang richtet sich an Fach- und Führungskräfte sowie Projektmanager:innen aus allen Unternehmensbereichen, die in digital-vernetzten, globalen Arbeitsstrukturen eingebunden sind und KI-Technologien nutzen möchten, um Prozesse effizienter zu gestalten und Entscheidungen zu treffen.
Fach- und Führungskräfte, die ihre Unternehmen im digitalen Wandel voranbringen wollen und KI als Werkzeug zur Verbesserung von Effizienz, Entscheidungsfindung und Innovationskraft in Unternehmen nutzen können, sind in allen Branchen nachgefragt.
Zudem macht die Vielseitigkeit von Python Mitarbeiter:innen mit entsprechenden Kenntnissen in zahlreichen Branchen und Unternehmen attraktiv. Vor allem in der Webentwicklung, dem Machine Learning sowie der Datenanalyse werden Personen mit Programmierkenntnissen in Python gesucht.
Durch die Neu- und Weiterentwicklung von Datenbanken sichern Unternehmen eine effiziente Sortierung, eine folgerichtige Strukturierung und eine dauerhafte Dokumentation wichtiger Daten. Zusätzliche Kenntnisse als SQL-Datenbankspezialist:in oder -Administrator:in ergänzen dein Wissen entsprechend und runden dein Profil ab.
Didaktisches Konzept
Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).
Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.
Virtueller Klassenraum alfaview®
Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.
Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.