AI and Machine Learning Specialist with PMP Certification

Dieses Weiterbildungsprogramm richtet sich an Fachleute, die KI- und Machine-Learning-Kompetenz mit strukturiertem Projektmanagement verbinden wollen. Auf der einen Seite steht die technische Dimension: Grundlagen des maschinellen Lernens, Algorithmen, Modell-Training, Evaluation und grundlegende Deployment-Konzepte. Auf der anderen Seite steht der Project Management Professional (PMP) des Project Management Institute (PMI) — eine weltweit anerkannte Zertifizierung, deren aktuelle Prüfungsversion auf PMBOK 7 basiert und prädiktive, agile sowie hybride Ansätze integriert. Die Rezertifizierung erfolgt alle drei Jahre über 60 Professional Development Units (PDUs). Wer in KI-Projekten Verantwortung trägt, braucht beides: das technische Verständnis, um Scope und Qualität beurteilen zu können, und die Managementkompetenz, um Ressourcen, Stakeholder und Risiken professionell zu steuern.

Modul 1 — Grundlagen des maschinellen Lernens Das erste Modul legt das technische Fundament des Programms. Behandelt werden die zentralen ML-Paradigmen, typische Algorithmen und die mathematischen Grundlagen, die für das Verständnis von Modellverhalten notwendig sind. Besonderer Wert wird darauf gelegt, nicht nur Algorithmen zu benennen, sondern deren Funktionsweise, Stärken und Grenzen zu verstehen — eine Grundlage, die für die spätere Projektsteuerung unerlässlich ist.

• Überblick ML-Paradigmen: Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning
• Lineare und logistische Regression als Einstieg
• Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting
• Clustering-Verfahren: k-Means, DBSCAN, hierarchisches Clustering
• Neuronale Netze: Aufbau, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation
• Dimensionsreduktion: PCA und t-SNE

Modul 2 — Modell-Training, Evaluation und praktische Anwendung Algorithmen allein genügen nicht; entscheidend ist, wie Modelle trainiert, validiert und verbessert werden. Dieser Block widmet sich dem vollständigen ML-Workflow: Datenvorbereitung, Feature Engineering, Train-Test-Split, Cross-Validation, Hyperparameter-Tuning und finale Evaluation. Ein Schwerpunkt liegt auf häufigen Fehlerquellen — Overfitting, Datenleck, unbalancierte Klassen — und wie man sie systematisch behebt.

• Datenvorbereitung und Feature Engineering
• Train/Validation/Test-Split und Cross-Validation
• Hyperparameter-Tuning: Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization
• Evaluationsmetriken: Accuracy, F1, AUC-ROC, RMSE
• Overfitting und Regularisierungsstrategien
• Interpretierbarkeit von Modellen: SHAP, Feature Importance

Modul 3 — MLOps: Modelle in Produktion bringen Ein trainiertes Modell ist erst dann nützlich, wenn es produktiv eingesetzt werden kann. MLOps bezeichnet die Gesamtheit der Praktiken, die diesen Übergang ermöglichen und nachhaltig absichern. Dieser Block behandelt Versionierung von Daten und Modellen, Deployment-Strategien, Monitoring laufender Modelle und grundlegende CI/CD-Konzepte im ML-Kontext.

• ML-Lifecycle: Experiment, Training, Deployment, Monitoring
• Modell-Versionierung und Experiment-Tracking (z. B. MLflow-Konzepte)
• Deployment-Strategien: Batch, Real-Time Inference, Canary Releases
• Model Drift erkennen und gegensteuern
• Grundlagen von Containers und API-basiertem Modell-Serving
• Datenpipelines und Reproduzierbarkeit von Experiments

Modul 4 — Project Management Professional (PMP) nach PMBOK 7 Der PMP-Teil arbeitet systematisch die aktuellen Prüfungsinhalte durch, die auf dem PMBOK 7 (siebte Ausgabe) basieren. PMBOK 7 hat sich gegenüber PMBOK 6 grundlegend verändert: weg von prozessorientierten Wissensgebieten hin zu zwölf Projektmanagement-Prinzipien und acht Performance-Domänen. Agile und hybride Ansätze sind vollständig integriert. Der Block behandelt alle relevanten Inhalte prüfungsorientiert und stellt systematisch den Bezug zu KI-Projekten her.

• PMBOK 7: zwölf Prinzipien und acht Performance-Domänen
• Predictive vs. Agile vs. Hybrid: Wann welcher Ansatz?
• Stakeholder-Engagement und Kommunikationsplanung in KI-Projekten
• Risikomanagement für technische und organisatorische Risiken in ML-Initiativen
• Ressourcenplanung, Budgetierung und Earned Value Management
• PMP-Prüfungsformat: 180 Fragen, situative Items, Prüfungsvorbereitung

Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien

• Klassifikationsmodell auf einem realen Datensatz trainieren und evaluieren
• Overfitting-Problem diagnostizieren und mit Regularisierung beheben
• Feature-Importance-Analyse eines Gradient-Boosting-Modells interpretieren
• MLflow-Experiment für drei Modellvarianten strukturieren und vergleichen
• Deployment-Strategie für ein Produktionsmodell konzipieren und dokumentieren
• Stakeholder-Register für ein KI-Projekt nach PMI-Standard erstellen
• Risikoregister für ML-spezifische Projektrisiken aufbauen
• PMP-Situational-Fragen im Prüfungsformat bearbeiten und Begründungen analysieren
• Sprint-Backlog für ein agiles ML-Projekt formulieren
• Change-Anforderung für ein nachträgliches Modell-Retraining bewerten
• Kommunikationsplan für nicht-technische Stakeholder in einem KI-Projekt erstellen
• Hybrid-Projektstrukturplan für ein ML-Pilotprojekt entwerfen

Das Programm integriert technische Übungen und Managementaufgaben bewusst miteinander, da die Fähigkeit, zwischen beiden Perspektiven zu wechseln, in der Praxis der entscheidende Kompetenzunterschied ist.

Angesprochen sind IT-Fachleute und Entwickler, die in KI-Projekten zunehmend Führungsverantwortung übernehmen, sowie Projektmanager mit technischem Hintergrund, die ihre ML-Kenntnisse systematisch ausbauen wollen. Das Programm eignet sich außerdem für Data Scientists und ML Engineers, die eine anerkannte Managementzertifizierung anstreben.

• KI-Entwickler und ML Engineers mit Wunsch nach PM-Zertifizierung
• Projektmanager mit technischem IT-Hintergrund und Bezug zu KI-Projekten
• Data Science Team Leads und KI-Produktmanager
• IT-Consultants, die KI-Projekte leiten und verantworten
• Fachkräfte, die gezielt auf die PMP-Zertifizierung nach PMBOK 7 hinarbeiten

Das Programm läuft als Vollzeitkurs im Combined-Learning-Format, das technische Übungsblöcke mit PMBOK-7-Lerneinheiten und situativen PMP-Prüfungsaufgaben kombiniert. Live-Sessions finden im virtuellen Klassenzimmer statt; ein Präsenzarbeitsplatz in einem Center steht optional zur Verfügung. Der Methodenwechsel zwischen technischer Analyse und Managementperspektive spiegelt die duale Anforderung wider, die KI-Projektverantwortung im Berufsalltag stellt.

Vollzeitkurs über mehr als einen Monat bis maximal drei Monate. Der Kursumfang deckt sowohl die ML-Grundlagen als auch die vollständige PMP-Prüfungsvorbereitung ab. Teilzeitvarianten und individuelle Modulanpassungen sind auf Anfrage möglich.

Nach Abschluss wird eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung ausgestellt. Das PMP-Zertifikat von PMI wird nach Bestehen der externen Prüfung vergeben, sofern die Berufserfahrungsanforderungen erfüllt sind. Der PMP muss alle drei Jahre durch 60 Professional Development Units (PDUs) erneuert werden; PMI stellt dafür eine eigene PDU-Tracking-Plattform bereit.

Der PMP gehört zu den bekanntesten und verbreitetsten Projektmanagement-Zertifizierungen weltweit — in Stellenanzeigen für KI-Projektleitungen und technische Führungsrollen taucht er regelmäßig als Anforderung auf. Wer gleichzeitig Machine-Learning-Kompetenz mitbringt, deckt eine Kombination ab, die in der Praxis selten ist: Viele KI-Experten haben wenig PM-Ausbildung, viele Projektmanager wenig technisches Verständnis für ML-Spezifika wie Modell-Drift, Datenpipelines oder Experiment-Tracking. Die Tatsache, dass PMBOK 7 agile und hybride Ansätze explizit integriert, macht den PMP für KI-Projekte relevanter als frühere Versionen. ML-Projekte arbeiten selten rein prädiktiv — iterative Entwicklung, häufige Modell-Iterationen und sich verändernde Anforderungen erfordern flexible Planungsrahmen, die PMBOK 7 systematisch abbildet. Insgesamt eröffnet das Programm Karrierewege, die Technologie und Management verbinden: KI-Projektmanager, Technical Program Manager in KI-Organisationen oder AI Product Owner, die sowohl die technische als auch die organisatorische Seite eines Projekts professionell führen können. In einer Branche, in der KI-Initiativen zunehmend strategisch sind, wird diese Doppelkompetenz zum messbaren Vorteil.