AI and Machine Learning Specialist with PRINCE2 Practitioner

Dieser Lehrgang verbindet eine vertiefte AI-und-ML-Spezialisierung mit der PRINCE2-Practitioner-Zertifizierung nach Axelos. Während die vier Geschwisterkurse dieser Serie jeweils einen anderen zweiten Schwerpunkt setzen, liegt dieser Kurs auf dem Schnittfeld von prädiktiven Modellen, Datenstrategie und dem PRINCE2-Rahmen für kontrollierte Projektsteuerung. Der AI-und-ML-Teil vertieft hier konkret die Modell-Auswahl und Hyperparameter-Optimierung sowie fortgeschrittene Datenaufbereitungstechniken für komplexe, heterogene Datenquellen. Der PRINCE2-Practitioner-Teil befähigt zur eigenständigen, lizenzierten Anwendung aller PRINCE2-Themen und Managementprodukte — und führt zur Axelos-Zertifizierung, die alle drei Jahre durch eine Rezertifizierungsprüfung aufrechterhalten werden muss.

Modul 1 — Fortgeschrittenes Machine Learning: Modell-Optimierung und Ensemble-Methoden Der ML-Domänenteil dieses Kurses setzt auf Modelloptimierung und robusten Umgang mit schwierigen Datenlagen. Statt Grundlagen zu wiederholen, geht es darum, warum ein Modell in der Produktion vom Trainings-Ergebnis abweicht und wie systematische Optimierung das verhindert.

• Cross-Validation: Stratified K-Fold, Leave-One-Out und zeitreihen-konforme Splits (TimeSeriesSplit)
• Hyperparameter-Optimierung: Grid Search vs. Random Search vs. Bayesianische Verfahren (Optuna, scikit-optimize)
• Ensemble-Methoden: Bagging, Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) und Stacking mit Meta-Lernern
• Umgang mit unausgewogenen Klassen: SMOTE, Class Weights, Threshold-Tuning
• Anomalie-Erkennung: Isolation Forest, LOF und Autoencoder-basierte Ansätze
• Interpretierbarkeit: SHAP-Werte, Partial Dependence Plots, Feature Importance im Vergleich

Modul 2 — Datenstrategie für komplexe KI-Projekte Reale ML-Projekte scheitern häufig nicht an der Algorithmuswahl, sondern an Datenqualität, Datenverfügbarkeit und dem Umgang mit sich ändernden Datenverteilungen. Dieser Block zeigt systematisch, wie Daten als Projekt-Asset behandelt und gesteuert werden.

• Daten-Audits: Profiling mit pandas-profiling / ydata-profiling, Missing-Value-Analyse, Duplikaterkennung
• Feature-Engineering für Zeitreihen: Lag-Features, rollierende Statistiken, Fourier-Transformation für Saisonalität
• Umgang mit semi-strukturierten Quellen: JSON/XML-Parsing, Normalisierung und Schema-Mapping
• Data Versioning: DVC für reproduzierbare Experimente, Datei-Hashing und Remote-Storage
• Datenschutz und DSGVO in ML-Projekten: Anonymisierung, Pseudonymisierung, Datenminimierung
• Concept Drift und Data Drift: Erkennung mit Evidently AI, Gegenmaßnahmen und Re-Training-Strategien

Modul 3 — PRINCE2 Practitioner: Methode, Themen und Prozesse PRINCE2 (Projects IN Controlled Environments) ist die weltweit am häufigsten eingesetzte strukturierte Projektmanagement-Methode. Die Practitioner-Stufe befähigt zur eigenständigen Anwendung und Anpassung des Rahmens. Axelos — der Herausgeber — verlangt alle drei Jahre eine Rezertifizierungsprüfung.

• Die sieben PRINCE2-Prinzipien: fortlaufende geschäftliche Rechtfertigung, definierte Rollen, Stageplanung, ausnahmebasiertes Management, Fokus auf Produkte, Anpassung an die Projektumgebung, Lernen aus Erfahrung
• Die sieben Themen: Business Case, Organisation, Qualität, Pläne, Risiko, Änderungen, Fortschritt
• Die sieben Prozesse: Developing a Project Mandate, Initiating a Project, Directing a Project, Controlling a Stage, Managing Product Delivery, Managing Stage Boundaries, Closing a Project
• Managementprodukte: Project Brief, PID, Work Package, Risk Register, Quality Register, Lessons Log
• Anpassung (Tailoring): welche Elemente bei kleineren KI-Projekten vereinfacht oder weggelassen werden dürfen
• Szenariobasierte Prüfungsvorbereitung: typische Aufgaben im offenen Buch, Zeitmanagement in 2,5 Stunden

Modul 4 — PRINCE2 angewendet auf KI-Vorhaben Dieser Verbindungsblock zeigt, wie die abstrakten PRINCE2-Konzepte auf konkrete KI-Projekte übertragen werden — mit Übungen anhand realistischer KI-Projekt-Szenarien.

• Projektmandat und Project Brief für ein ML-Vorhaben: Datenquellen, Zielmetrik, Akzeptanzkriterien
• Product Breakdown Structure für KI-Deliverables: Modell, Pipeline, Monitoring-Dashboard, Dokumentation
• Risikoregister für ML-Projekte: Daten-Risiken, Modell-Risiken, regulatorische Risiken mit Impact-Probability-Matrix
• Stage Plans für die KI-Projekt-Phasen: Proof of Concept, MVP-Modell, Produktions-Deployment
• Tolerance-Setting und Exception-Management: wann ein ML-Modell die Anforderungen verfehlt und was dann folgt
• Responsible-AI-Kriterien als PRINCE2-Qualitätsanforderungen: Fairness, Erklärbarkeit, Datenschutz

Die Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte, die bereits Grundkenntnisse in Daten- oder Softwareentwicklung besitzen und ihre Expertise um KI-Methodik und zertifiziertes Projektmanagement erweitern wollen.

• Data Scientists und ML Engineers, die Projekte selbst führen oder in Projektorganisationen verantworten wollen
• IT-Projektleiter, die in zunehmend KI-getriebenen Vorhaben methodisch kompetent agieren müssen
• Unternehmensberater, die KI-Initiativen strukturiert planen und dem Kunden gegenüber fundiert vertreten
• Fachkräfte aus Digitalisierungsprojekten, die eine international anerkannte PM-Zertifizierung auf Practitioner-Niveau anstreben
• Führungskräfte, die KI-Projekte zukünftig mit PRINCE2-Strukturen steuern und Teams darin befähigen wollen

Live-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer bildet das Rückgrat dieses Lehrgangs. Dozenten wechseln zwischen technischen Coding-Demos für den ML-Teil und moderierten Szenario-Diskussionen für den PRINCE2-Teil. Typische Aufgabenformate des PRINCE2-Practitioner-Examens werden explizit geübt, da das offene Buch zwar Unterlagen erlaubt, die knappe Zeit aber gezieltes Textverstehen erfordert. Für den ML-Teil stehen Übungsdatensätze bereit, an denen Sie die Ensemble-Methoden und Hyperparameter-Optimierung mit eigenen Konfigurationen erproben. Präsenzarbeitsplätze in New-Horizons-Centern optional nutzbar.

Vollzeitmodus, mehr als ein und bis zu drei Monate, abhängig von der individuellen Modulauswahl. Die PRINCE2-Foundation-Voraussetzung kann innerhalb des Lehrgangs oder vorgelagert abgedeckt werden. Die Practitioner-Rezertifizierung ist alle drei Jahre fällig — das Examen ist kostenpflichtig und wird bei Axelos bzw. einem autorisierten Prüfungspartner abgelegt.

Das trägerinterne Lehrgangszertifikat dokumentiert die absolvierten Lerninhalte. Der PRINCE2-Practitioner wird durch eine externe Prüfung bei Axelos erworben und muss nach drei Jahren durch eine Rezertifizierungsprüfung erneuert werden; ohne Rezertifizierung verliert die Qualifikation ihr offizielles Ablaufdatum-Siegel. Foundation-Zertifizierungen von Axelos sind hingegen unbefristet gültig.

PRINCE2 Practitioner auf Practitioner-Niveau zu halten, bedeutet in der Praxis, Projekte nicht nur nach Schema zu verwalten, sondern den Rahmen intelligent anzupassen. Für KI-Projekte ist genau das entscheidend: ML-Entwicklungszyklen folgen selten linearen Meilensteinen, und PRINCE2 muss auf iterative Modellverbesserungen zugeschnitten werden. Wer das kann, ist als Projektleiter wertvoller als jemand mit reiner Methodenkenntnis. Die Kombination Practitioner plus ML-Spezialisierung öffnet Türen in Projektrollen, die sowohl technische Glaubwürdigkeit als auch Methodenkompetenz erfordern: KI-Projektleiter, Technical Program Manager oder Solution Lead in Beratungshäusern. Diese Positionen sind rar, weil die wenigsten Kandidaten beide Seiten abdecken. Wer auf die Practitioner-Zertifizierung zielt, sollte die Rezertifizierungspflicht alle drei Jahre von Anfang an einplanen. Das klingt wie eine Bürde, ist aber auch ein Signal: Axelos aktualisiert regelmäßig die Rahmenwerksinhalte, sodass Rezertifizierte stets die aktuelle Version kennen — ein relevanter Vorteil gegenüber Kandidaten, die sich auf älteres Material stützen.