KI in der Datenanalyse + CAPM-Zertifizierung (PMI)
Weiterbildung, die KI-Methoden in der Datenanalyse mit der CAPM-Zertifizierung (PMI) verbindet — für analytische und koordinierende Rollen in datengetriebenen Organisationen.
Auf einen Blick
Überblick
Dieser Weiterbildungskurs verbindet zwei eigenständige Kompetenzfelder: die Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz in der Datenanalyse und den Einstieg in professionelles Projektmanagement über die CAPM-Zertifizierung (Certified Associate in Project Management) des Project Management Institute (PMI). Das Ergebnis ist ein Profil, das analytische KI-Kompetenz mit strukturiertem Projektdenken kombiniert — eine Kombination, die auf dem Arbeitsmarkt für Rollen in datengetriebenen Organisationen zunehmend nachgefragt wird. Während der CAPM-Kurs von ai-ethics-and-governance-with-capm-certification den Schwerpunkt auf regulatorische und ethische Projektdimensionen legt, konzentriert sich dieser Kurs auf die analytisch-methodische Seite datengetriebener Projekte.
Zertifikat, Kursformate und Angebote im Marktvergleich
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an 5 Standorten
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diesem Kursprofil zugeordnete Angebote
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an 5 erfassten Orten
2 Bundesländer
inklusive Online- und Hybridangeboten, sofern vorhanden
Abschluss
Teilnahmebescheinigung + Vorbereitung auf externe CAPM-Prüfung (PMI)
Mögliche Förderwege
Bildungsgutschein · Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein · Qualifizierungschancengesetz
Lernformen
- Combined Learning100 %
Zeitmodelle
- Vollzeit100 %
Dauer im Markt
- mehr als 1 Monat bis 3 Monate5×
Gemeldete Preisgruppen
- 1.000–5.000 €5×
Häufige Kursorte
- Bocholt1×
- Münster1×
- Recklinghausen1×
- Bielefeld1×
- Osnabrück1×
Bundesländer
- Nordrhein-Westfalen4×
- Niedersachsen1×
Vermittelte Kompetenzen
- Maschinelles Lernen Grundlagen
- Explorative Datenanalyse
- Datenvisualisierung
- CAPM Projektmanagement (PMI)
- PMBOK Wissensgebiete
- Agile Projektplanung
- Risikomanagement in Datenprojekten
- Stakeholder-Kommunikation
Zugeordnete Zielberufe
- Data Analyst3.253 Stellen/12 Mon.
- Beamter/Beamtin in der Wehrverwaltung des Bundes (höherer technischer Dienst)3.137 Stellen/12 Mon.
- Projektmanager IT297 Stellen/12 Mon.
- EDV-Fachkraft268 Stellen/12 Mon.
- KI-Spezialist233 Stellen/12 Mon.
- Assistent/Assistentin für Informatik (technische Informatik)78 Stellen/12 Mon.
Datenbasis: 36 diesem Kurs zugeordnete Angebote sowie die dazu veröffentlichten Termindaten, Stand 19.08.2026. Mehrere Standorte eines Trägers zählen als ein Anbieter.
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Kursinhalte & Lernziele
Modul 1: Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens in der Datenanalyse Die Weiterbildung beginnt mit den konzeptionellen Fundamenten: Was unterscheidet regelbasierte Systeme von lernenden Modellen? Welche Datentypen eignen sich für welche Verfahren, und wie muss eine Datenbasis aufbereitet werden, bevor ein Modell sinnvoll trainiert werden kann? Dieser Einstieg stellt sicher, dass alle Teilnehmenden — unabhängig vom Vorwissen — mit einem konsistenten Verständnis der KI-Grundbegriffe arbeiten.
- Einführung in maschinelles Lernen: überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen
- Lineare und logistische Regression als Einstiegsmodelle mit konkreten Anwendungsbeispielen
- Entscheidungsbäume, Random Forests und Ensemble-Methoden
- Clustering-Verfahren (k-Means, hierarchisches Clustering) für Segmentierungsaufgaben
- Dimensionsreduktion: PCA und t-SNE für hochdimensionale Datensätze
- Datenbereinigung, Imputation fehlender Werte und Outlier-Behandlung
Modul 2: Angewandte Datenanalyse mit KI-Werkzeugen Aufbauend auf den Grundlagen werden konkrete Analyse-Workflows durchgearbeitet. Im Mittelpunkt stehen praxisnahe Szenarien: Wie wertet man Verkaufsdaten aus, welche Muster verbergen sich in Kundenverhalten, wie lassen sich Prognosen für operative Entscheidungen ableiten? Die Teilnehmenden arbeiten mit gängigen Werkzeugketten und lernen, Modellgüte zu messen und verständlich zu kommunizieren.
- Explorative Datenanalyse (EDA): deskriptive Statistik und Korrelationsanalyse
- Evaluationsmetriken: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC
- Klassifikationsaufgaben an strukturierten Datensätzen von der Vorbereitung bis zur Auswertung
- Zeitreihenanalyse: Trends, Saisonalität, einfache Prognosemodelle
- Datenvisualisierung: Dashboards und Reporting für Fachabteilungen ohne Statistik-Hintergrund
- Automatisierte Pipelines für wiederkehrende Auswertungen
Modul 3: CAPM-Zertifizierung — Projektmanagement-Grundlagen nach PMI Der CAPM (Certified Associate in Project Management) ist die Einstiegszertifizierung des Project Management Institute und richtet sich an Personen, die strukturiertes Projektmanagement lernen und ihren Einstieg in das PM-Berufsfeld dokumentieren möchten. Dieser Kursteil deckt den gesamten prüfungsrelevanten Stoff des aktuellen PMBOK-Leitfadens sowie der Agile-Praxis-Leitlinien ab, die PMI in die CAPM-Prüfung integriert hat.
- Projektdefinition: Merkmale, Abgrenzung von Programmen und Portfolios
- Fünf Prozessgruppen: Initiierung, Planung, Ausführung, Steuerung, Abschluss
- Zehn Wissensgebiete nach PMBOK: Scope, Schedule, Cost, Quality, Resource, Communication, Risk, Procurement, Stakeholder, Integration
- Agile und hybride Projektansätze: Scrum-Grundlagen, Kanban, iterative Planung
- Rollen im Projektteam: Aufgaben des Project Managers und Stakeholder-Management
- Dokumentations- und Kommunikationsartefakte: Projektcharta, WBS, Risk Register, Lessons Learned
Modul 4: Datengetriebenes Projektmanagement — Schnittstelle beider Disziplinen Im abschließenden Modulblock wird die Verbindung beider Fachbereiche hergestellt. Datenanalytische Methoden — Prognosemodelle, Ressourcenauslastungsanalysen, Qualitätsmetriken — werden in klassische PM-Prozesse eingebettet. Im Fokus steht die Frage, wie KI-Auswertungen die Entscheidungsqualität in Projekten erhöhen und welche Kommunikationsanforderungen entstehen, wenn analytische Ergebnisse an nicht-technische Stakeholder vermittelt werden müssen.
- Earned Value Management und KI-gestützte Schedule-Prognosen
- Datenbasierte Risikoidentifikation und -bewertung in Projekten
- Stakeholder-Reporting mit automatisierten Visualisierungen
- Qualitätssicherung in datengetriebenen Deliverables
- Retrospektiven und kontinuierliche Verbesserung in analytischen Teams
Lernziele:
- Grundlegende Konzepte maschinellen Lernens auf reale Datensätze anwenden und Ergebnisse fachgerecht interpretieren
- Überwachte und unüberwachte Lernverfahren voneinander unterscheiden und situationsgerecht einsetzen
- Datenvorbereitungsprozesse (Bereinigung, Normalisierung, Feature Engineering) eigenständig durchführen
- Visualisierungen und statistische Kennzahlen für die datengestützte Entscheidungsunterstützung erstellen
- Die CAPM-Prüfungsanforderungen des PMI im Umfang des aktuellen PMBOK-Leitfadens erfüllen
- Projektphasen, Wissensgebiete und Prozessgruppen nach dem PMI-Framework benennen und in der Praxis anwenden
- Ressourcen, Scope und Schedule in kleinen bis mittleren Projekten strukturiert planen
- Analytische Ergebnisse aus KI-Modellen in Projektkontexten kommunizieren und nachvollziehbar dokumentieren
- Risiken in datengetriebenen Projekten identifizieren und einfache Gegenstrategien formulieren
- Stakeholder-Anforderungen erheben, priorisieren und schriftlich festhalten
- Einfache Automatisierungsworkflows für wiederkehrende Datenaufgaben konzipieren
Zielgruppe & Voraussetzungen
Die Weiterbildung richtet sich an Berufseinsteiger und Quereinsteiger, die in datengetriebenen Umgebungen arbeiten möchten und dabei sowohl analytische als auch organisatorische Verantwortung anstreben.
- Hochschulabsolventinnen und -absolventen aus MINT-Fächern, Wirtschaftsinformatik oder BWA mit erstem Datenbezug
- Fachkräfte aus Controlling, Vertrieb oder Operations, die ihre analytischen Fähigkeiten systematisieren wollen
- IT-Mitarbeitende, die neben technischen Skills einen PM-Nachweis aufbauen möchten
- Berufsrückkehrende mit technischer Vorbildung, die ihr Profil um KI-Kompetenzen erweitern
- Personen, die explizit die CAPM-Prüfung ablegen und das Lernen mit einem angewandten Analytics-Track verbinden möchten
Technische Grundkenntnisse aus dem IT- oder Datenbereich erleichtern den Einstieg; Erfahrungen mit Tabellenkalkulationen oder Datenbankabfragen sind hilfreich, aber keine formale Voraussetzung. Für die CAPM-Prüfung verlangt PMI aktuell entweder einen Hochschulabschluss plus 23 Stunden PM-Ausbildung oder einen Sekundarschulabschluss plus 23 Stunden PM-Ausbildung — eine bestimmte Anzahl an geleisteten Projektstunden ist nach der Anforderungsrevision des PMI nicht mehr verpflichtend. Die 23 Ausbildungsstunden werden durch diesen Kurs abgedeckt. Englische Lesekenntnisse sind für die CAPM-Prüfung vorteilhaft, da das Prüfungsmaterial auf Englisch vorliegt.
Ablauf & Abschluss
Die Weiterbildung findet im Combined-Learning-Format statt: Theorie-Input über Live-Sessions im virtuellen Klassenzimmer wird mit eigenständigen Übungsphasen an Datensätzen und begleiteten Fallstudien verzahnt. Der Live-Unterricht ermöglicht direkte Rückfragen und geleitete Gruppenanalysen. Zwischen den Präsenzphasen steht strukturiertes eigenständiges Lernen für die CAPM-Prüfungsvorbereitung im Mittelpunkt: prüfungsnahe Übungsaufgaben, Mock-Exams und Fallszenarien aus dem PMI-Kontext.
Die Weiterbildung ist auf einen Zeitraum von mehr als einem Monat bis zu drei Monaten angelegt und wird als Vollzeit-Handlungsschritt durchgeführt. Die genaue Laufzeit hängt von den gewählten Modulen und dem Vorwissensprofil der Teilnehmenden ab.
Nach Abschluss der Weiterbildung erhalten die Teilnehmenden ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung, die die absolvierten Inhalte dokumentiert. Separat davon kann die externe CAPM-Prüfung beim PMI abgelegt werden. Das CAPM ist eine offizielle PMI-Zertifizierung, weltweit anerkannt und nach PMI-Regelung durch regelmäßiges Sammeln von PDUs (Professional Development Units) aufrechtzuerhalten. Die Weiterbildung bereitet gezielt auf diese PMI-Prüfung vor.
Nutzen & Perspektiven
Das kombinierte Profil aus KI-Datenanalyse und CAPM-Zertifizierung adressiert eine Lücke, die in vielen Unternehmen spürbar ist: Es gibt Datenspezialisten, die keine Projektstruktur kennen, und Projektmanager, die mit Datenauswertungen nichts anfangen können. Wer beide Seiten versteht, kann als Bindeglied zwischen analytischen Teams und Projektverantwortlichen agieren — eine Position, für die eigenständig qualifizierte Kandidaten bislang selten sind. Im Unterschied zu reinen PM-Vorbereitungskursen oder reinen Datenanalyse-Lehrgängen entsteht hier ein integriertes Kompetenzprofil: Die Prognosemodelle aus Modul 2 werden in Modul 4 direkt mit Earned Value Management und Schedule-Steuerung verknüpft. Das ist kein paralleles Nebeneinander zweier Inhalte, sondern eine echte Verzahnung, die auf die Arbeitspraxis in projektbasierten Datenteams abgestimmt ist. Für den Einstieg in das Berufsfeld bietet das CAPM eine klare Signalwirkung: Anders als informelle Kenntnisse ist es eine dokumentierte, geprüfte Grundkompetenz im Projektmanagement. In Verbindung mit dem Analytics-Track entsteht ein Lebenslaufprofil, das sowohl für rein analytische Rollen (Data Analyst, Business Intelligence Analyst) als auch für koordinierende Positionen (Junior Project Manager in Tech-Teams, IT-Koordination) qualifiziert.
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Arbeitsmarkt-Report
Kaufmännische Sachbearbeitung verlagert sich Richtung digitale Prozesse (DATEV-, SAP-, Salesforce-Kenntnisse). Wer klassische Buchhaltung mit ERP/Tool-Wissen kombiniert, ist überdurchschnittlich gefragt; Reine Routine-Sachbearbeitung verliert.
Zielberufe & offene Stellen
Berufe, in denen Absolvent:innen dieses Kurses typischerweise arbeiten — mit bundesweit offenen Stellen der letzten 12 Monate.
- Data Analyst3.253 Stellen
- Beamter/Beamtin in der Wehrverwaltung des Bundes (höherer technischer Dienst)3.137 Stellen
- Projektmanager IT297 Stellen
- EDV-Fachkraft268 Stellen
- KI-Spezialist233 Stellen
- Assistent/Assistentin für Informatik (technische Informatik)78 Stellen
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Muss ich für die CAPM-Prüfung nachweisen, dass ich in Projekten mitgearbeitet habe?
Nein. PMI hat die CAPM-Zulassungsanforderungen überarbeitet und verlangt keine geleisteten Projektstunden mehr. Erforderlich ist lediglich ein Sekundarschulabschluss und mindestens 23 Stunden formale PM-Ausbildung — diese Stunden werden durch die Weiterbildung abgedeckt.
Was unterscheidet diesen Kurs von ai-in-data-analytics-with-comptia-data?
Während dieser Kurs den KI-Analytik-Teil mit dem CAPM-Projektmanagement-Zertifikat (PMI) verbindet, kombiniert der CompTIA-Data+-Kurs denselben Analytik-Teil mit der Data+-Zertifizierung (herstellerneutrale Daten-Grundlage, DA0-001). Der PMI-Kurs qualifiziert für koordinierende PM-Rollen, der CompTIA-Kurs für rein analytische Datenpositionen.
Welche analytischen Werkzeuge werden im Kurs eingesetzt?
Der Kurs arbeitet mit gängigen, frei verfügbaren oder weit verbreiteten Analyseumgebungen. Konkrete Tool-Entscheidungen hängen vom Anbieter ab; im Fokus stehen Konzepte und Methoden, die auf verschiedene Werkzeuge übertragbar sind — kein proprietäres Einzel-Tool-Training.
Ist der Kurs auch berufsbegleitend möglich?
Der Kurs läuft im Vollzeitformat. Auf Anfrage können Teilzeitvarianten organisiert werden — die Dauer verlängert sich entsprechend. Für eine Teilzeitvariante sprechen Sie den Anbieter vor Kursstart an.
Wie weit deckt die Weiterbildung die CAPM-Prüfung ab?
Der CAPM-Kursanteil deckt den prüfungsrelevanten Stoff systematisch ab: alle zehn Wissensgebiete und fünf Prozessgruppen nach PMBOK sowie die Agile-Grundlagen, die PMI in die CAPM-Prüfung integriert hat. Prüfungsnahe Übungsaufgaben und Mock-Exams sind fester Bestandteil der Vorbereitung.