Weiterbildung
Fachkraft für Digitalisierung und KI-gestützte Prozessautomatisierung
Werde zum Motor für ein digitalisiertes Deutschland
01 / Überblick
Die Weiterbildung Fachkraft für Digitalisierung und KI-gestützte Prozessautomatisierung vermittelt umfassende Kompetenzen für die Digitalisierung und Prozessautomatisierung in Unternehmen. Die Teilnehmenden lernen, betriebliche Prozesse zu analysieren, Daten systematisch zu verarbeiten und digitale Lösungen zur Automatisierung von Geschäfts- und Arbeitsprozessen zu entwickeln. Dabei werden Python, Datenbanken, Schnittstellen, Machine Learning und Künstliche Intelligenz eingesetzt, um digitale Prozesse zu gestalten und Automatisierungspotenziale praktisch umzusetzen.
02 / Eckdaten
Das Wichtigste
auf einen Blick.
Zielgruppe
Für wen ist der Kurs?
- Arbeitsuchende
- Berufsrückkehrer/innen
- Quereinsteiger
- Migrantinnen und Migranten
- Erwerbstätige mit Weiterbildungsbedarf
- Angehörige der Bundeswehr in beruflicher Umstellung
- Personen in beruflicher Rehabilitation
- Selbstzahler
- Personen mit akademischem Hintergrund oder abgebrochenem Studium
Zugangsvoraussetzungen
Was solltest du mitbringen?
- Abgeschlossene Berufsausbildung oder (Fach-) Hochschulstudium (auch ohne Abschluss) oder Absolvieren eines Eignungstests
- Gute PC-Kenntnisse.
- Analytisches Denkvermögen.
- Vorkenntnisse in Datenanalyse, Statistik oder Programmierung sind von Vorteil.
- Interesse an digitalen Technologien, Kommunikation und Zukunftsthemen
Qualitätsgeprüfte Weiterbildung
DQS-zertifiziert nach:DIN EN ISO 9001:2015Reg.-Nr. 31624915 QM15
Zulassung nach AZAVReg.-Nr. 31624915 AZAV
Nächste Starttermine
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03 / Inhalte
Was du bei uns
wirklich lernst.
Grundlagen der Digitalisierung und Prozessautomatisierung
- Grundlagen der Digitalisierung von Geschäfts- und Arbeitsprozessen
- Analyse und Strukturierung betrieblicher Prozesse
- Identifikation von Automatisierungspotenzialen
- Daten als Grundlage digitaler und automatisierter Prozesse
- Entwicklung datengetriebener Lösungsansätze
- Einsatz von Software zur Prozessautomatisierung
- Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz in digitalen Prozessen
Python für Digitalisierung und Prozessautomatisierung
- Python als Werkzeug für Digitalisierung und Automatisierung
- Programmierlogik, Datentypen, Variablen und Kontrollstrukturen
- Funktionen, Module und Standardbibliotheken
- Verarbeitung von Dateien und Daten
- Automatisierung wiederkehrender Verarbeitungsschritte
- Arbeiten mit Bibliotheken und virtuellen Umgebungen
- Fehlerbehandlung, Debugging und strukturierte Programmentwicklung
Datenbanken für digitale und automatisierte Prozesse
- Daten erfassen, strukturieren und für digitale Prozesse bereitstellen
- Relationale und nicht-relationale Datenmodelle
- SQL, NoSQL und CRUD-Operationen
- Datenbankabfragen und Datenbankzugriffe mit Python
- Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten
- Verbindung von Anwendungen und Datenbanken
- Entwicklung automatisierter Datenflüsse und Data Pipelines
Entwicklung digitaler und automatisierter Anwendungen
- Objektorientierte Programmierung mit Python
- Klassen, Objekte, Vererbung und Polymorphie
- Strukturierung wiederverwendbarer Anwendungen
- Integration von Datenbanken und Schnittstellen
- Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen
- Ereignissteuerung und automatisierte Abläufe
- Einbindung von Machine-Learning- und KI-Modellen
- Entwicklung digitaler Lösungen zur Automatisierung von Prozessen
Datenanalyse für die Prozessautomatisierung
- Analyse von Daten aus digitalen Geschäftsprozessen
- Statistische Kennzahlen, Verteilungen und Korrelationen
- Explorative Datenanalyse
- Erkennung von Mustern und Zusammenhängen in Prozessdaten
- Datenaufbereitung für automatisierte Verarbeitung
- Visualisierung und Interpretation von Analyseergebnissen
- Nutzung von Daten als Grundlage automatisierter Entscheidungen
Schnittstellen, Data Pipelines und digitale Prozesse
- Planung und Umsetzung digitaler Datenflüsse
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten
- Entwicklung und Nutzung von Data Pipelines
- Automatisierter Datenaustausch zwischen Anwendungen
- Integration und Nutzung von REST-APIs
- Grundlagen skalierbarer Datenverarbeitung
- Big-Data-Konzepte für digitale Prozesse
- Integration unterschiedlicher Systeme und Datenquellen
Künstliche Intelligenz und Machine Learning für die Prozessautomatisierung
- Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning
- Einsatz von KI in digitalen und automatisierten Prozessen
- Datenaufbereitung und Feature-Bildung für Machine Learning
- Training und Evaluierung von Machine-Learning-Modellen
- Erkennung von Mustern in Prozess- und Unternehmensdaten
- Einsatz von KI-Modellen zur Unterstützung automatisierter Abläufe
- Entwicklung datenbasierter Automatisierungslösungen
- Grundlagen von Natural Language Processing
Deep Learning und KI-gestützte Prozessautomatisierung
- Grundlagen neuronaler Netze und Deep Learning
- Auswahl geeigneter Modellarchitekturen
- Training und Evaluierung neuronaler Netze
- Erkennen von Overfitting und geeignete Gegenmaßnahmen
- Verarbeitung komplexer Daten mit KI-Modellen
- Export und Bereitstellung trainierter Modelle
- Integration von KI-Modellen in digitale Anwendungen
- Einsatz intelligenter Systeme zur Prozessautomatisierung
Praxisprojekt Digitalisierung und Prozessautomatisierung
- Analyse und Strukturierung eines Geschäftsprozesses
- Identifikation geeigneter Automatisierungspotenziale
- Konzeption eines digitalen und automatisierten Prozesses
- Datenbeschaffung und Datenaufbereitung
- Entwicklung einer datenbasierten Automatisierungslösung
- Einsatz von Machine Learning oder Künstlicher Intelligenz
- Integration der entwickelten Lösung in eine Anwendung
- Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse
- Theoretische Abschlussprüfung
04 / Perspektiven
Mögliche
Berufsfelder
- Data Scientist / Data Analyst – Analyse großer Datenmengen, Gewinnung von Insights
- Machine Learning Engineer – Entwicklung und Training von ML-/DL-Modellen
- AI Developer / AI Specialist – Umsetzung von KI-Lösungen in konkreten Projekten
- Business Intelligence (BI) Specialist – Datenaufbereitung für Managemententscheidungen
- Big Data Engineer – Aufbau von Datenpipelines und Management von Datenarchitekturen
- Digital Transformation Manager – Nutzung von Daten und KI für Innovations- und Change-Projekte
- Consultant für Data & AI – Beratung von Unternehmen bei datengetriebenen Strategien
- Prozessautomatisierung in der Industrie
- Predictive Analytics im Gesundheitswesen
- KI-gestützte Entscheidungsmodelle im Finance-Bereich
05 / Kompetenzen
Vermittelte
Kompetenzen
- Daten als Wettbewerbsvorteil: Verwandeln von Rohdaten in strategisch nutzbare Insights
- Innovationskraft: KI-gestützte Modelle ermöglichen neue Geschäftsmodelle und Produkte
- Effizienzsteigerung: Automatisierung von Prozessen reduziert Kosten und Fehlerquoten
- Bessere Entscheidungen: Predictive Analytics liefert fundierte Entscheidungsgrundlagen
- Digitale Transformation vorantreiben: Unternehmen können neue Technologien schneller integrieren
- Unabhängigkeit von Externen: internes Know-how senkt Abhängigkeit von teuren Beratungen oder Outsourcing
06 / Kontakt