Digital Automation mit KI: RPA, Python, FlutterFlow – Kurs

Dieser Kurs bündelt vier Kompetenzfelder, die in der modernen Prozessautomatisierung zusammenspielen: die KI-gestützte Optimierung von Geschäftsprozessen, datenwissenschaftliche Grundlagen mit Python, die No-Code-Entwicklung von Anwendungen mit FlutterFlow sowie DevOps- und Continuous-Integration-Praktiken. Wer diesen Kurs absolviert, lernt nicht nur, wie sich Arbeitsabläufe automatisieren und mit Daten unterlegen lassen, sondern auch, wie sich daraus eigenständige Anwendungen entwickeln und in bestehende Entwicklungsprozesse einbinden lassen – ein Kompetenzprofil an der Schnittstelle von Prozessmanagement, Data Science und moderner App-Entwicklung.

Der Kurs ist in vier inhaltlich eigenständige Themenblöcke gegliedert, die jeweils ein eigenes Werkzeug- und Methodenset vermitteln. Im ersten Modul Grundlagen der digitalen Automatisierung und KI wird der Boden für die weiteren Themen bereitet.

• Einführung in digitale Automatisierung und den Einsatz künstlicher Intelligenz
• Typische Anwendungsbereiche von KI in der Prozessautomatisierung
• Modellierung und Gestaltung automatisierter Geschäftsprozesse
• Grundlagen von Algorithmen und erste Schritte in Python
• Einführung in neuronale Netze und ihre Funktionsweise
• Grundprinzipien des Machine Learning

Das zweite Modul Prozessoptimierung und Workflow-Automatisierung überträgt diese Grundlagen auf konkrete betriebliche Abläufe.

• Systematische Identifikation und Analyse bestehender Geschäftsprozesse
• Einsatz datenanalytischer Methoden zur Aufdeckung von Automatisierungspotenzialen
• Prinzipien der Workflow-Automatisierung und -Orchestrierung
• Einordnung von Low-Code- und No-Code-Ansätzen in die Prozessautomatisierung
• Erste Schritte in FlutterFlow als Werkzeug zur Prozessunterstützung
• Verknüpfung von Prozessanalyse und technischer Umsetzung

Im dritten Modul No-Code Programming mit FlutterFlow steht die eigenständige App-Entwicklung ohne klassischen Code im Mittelpunkt.

• Erstellen und Anpassen von Benutzeroberflächen in FlutterFlow
• Einsatz vorgefertigter Widgets und Komponenten
• Verwaltung von Anwendungszuständen (State Management)
• Gestaltung interaktiver und reaktiver Oberflächen
• Einbindung von Plugins und Drittanbieter-Bibliotheken in eigene Anwendungen

Das vierte Modul DevOps und Continuous Integration rundet den Kurs mit Grundlagen moderner Softwareentwicklungsprozesse ab.

• Grundprinzipien von DevOps und den drei Wegen des DevOps-Denkens
• Continuous Integration und automatisiertes Testen
• Release-Automatisierung und Ansätze zur Risikoreduktion
• Continuous Delivery als Ergänzung zur Continuous Integration
• Aufbau und Ablauf einer Deployment-Pipeline
• Review- und Koordinationsprozesse im Entwicklungsteam

Ergänzend vertiefen die Teilnehmenden in einem Praxisstrang die datenwissenschaftlichen Werkzeuge, die für die Prozessanalyse benötigt werden, und wenden sie auf eigene Automatisierungsszenarien an.

• Einführung in Pandas und den Umgang mit Dataframes
• Berechnung grundlegender statistischer Kenngrößen aus Prozessdaten
• Aufbereitung und Visualisierung von Prozessdaten
• Anwendung von K-Means-Clustering zur Gruppierung ähnlicher Prozessfälle
• Syntax und Semantik der Python-Programmierung im Automatisierungskontext
• Einsatz von Kontrollstrukturen wie if, else und elif
• Arbeiten mit Schleifen (for und while) zur Verarbeitung von Prozessdaten
• Kombination von Datenanalyse-Skripten mit FlutterFlow-Anwendungen
• Aufbau eines kleinen End-to-End-Automatisierungsprojekts
• Testen und Iterieren der eigenen Anwendung anhand von Beispielprozessen
• Einbindung der eigenen Ergebnisse in eine einfache Deployment-Pipeline
• Rückschau, welche Automatisierungsschritte sich für reale Prozesse eignen

Die vier Module sind bewusst so aufgebaut, dass sie sich gegenseitig ergänzen: Die KI- und Automatisierungsgrundlagen liefern das konzeptionelle Verständnis, Python und Data Science liefern das analytische Werkzeug, FlutterFlow ermöglicht die schnelle Umsetzung in eine nutzbare Anwendung, und DevOps sorgt dafür, dass diese Anwendungen auch verlässlich weiterentwickelt und ausgerollt werden können. Am Ende steht damit nicht nur theoretisches Wissen über Prozessautomatisierung, sondern die Fähigkeit, von der Prozessanalyse über die Datenauswertung bis zur einsatzfähigen Anwendung selbst tätig zu werden.

Der Kurs richtet sich an Personen, die eine Tätigkeit in der Prozessautomatisierung, Softwareentwicklung oder IT-Optimierung anstreben oder ihre bestehenden Fachkenntnisse in diesem Bereich erweitern möchten. Angesprochen sind sowohl Fachkräfte mit erster Prozess- oder IT-Erfahrung als auch Interessierte, die sich in Richtung No-Code-Entwicklung und KI-gestützte Automatisierung umorientieren möchten.

• Angehende RPA- und Automatisierungsentwickler:innen
• Personen mit Interesse an No-Code-App-Entwicklung ohne klassisches Informatikstudium
• Fachkräfte mit Bezug zu Prozessmanagement, die technischer arbeiten möchten
• Data-Analyst-Interessierte mit Fokus auf Prozessdaten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an KI-gestützter Automatisierung

Der Kurs verbindet konzeptionelle Einführungen in KI und Automatisierung mit intensiver praktischer Arbeit an eigenen Beispielprojekten – von ersten Python-Skripten über FlutterFlow-Anwendungen bis zu einfachen Deployment-Abläufen. Die vier Themenblöcke werden jeweils mit eigenen Übungsumgebungen begleitet, sodass insbesondere die No-Code-Entwicklung mit FlutterFlow von Beginn an praktisch am Bildschirm erprobt wird und nicht nur theoretisch besprochen bleibt.

Der Kurs deckt mit seinen vier eigenständigen Modulen ein breites Themenspektrum ab, das von KI-Grundlagen über Python und Data Science bis zu No-Code-Entwicklung und DevOps reicht. Entsprechend ist ausreichend Zeit eingeplant, damit sowohl die konzeptionellen Grundlagen als auch die praktische Umsetzung in FlutterFlow und die abschließenden DevOps-Inhalte in angemessener Tiefe behandelt werden können.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat bzw. einer Teilnahmebescheinigung zum Thema Digital Automations mit KI: Prozessoptimierung mit Zusatzqualifikation Data Science sowie No-Code Programming mit FlutterFlow ab. In einzelnen Kursvarianten ist zusätzlich eine externe Prüfung vorgesehen; sofern dabei Zertifizierungscodes oder Prüfungsbezeichnungen eines externen Anbieters genannt werden, sind diese als eigenständige, vom Träger unabhängige Zertifizierung zu verstehen und entsprechend gesondert zu prüfen.

Die Kombination aus KI-gestützter Prozessautomatisierung, Python-basierter Datenanalyse und No-Code-Entwicklung mit FlutterFlow trifft einen Nerv vieler Unternehmen: Prozesse sollen nicht nur automatisiert, sondern auch schnell in nutzbare digitale Werkzeuge übersetzt werden – oft ohne dass dafür ein vollständiges Entwicklerteam zur Verfügung steht. Wer diesen Kurs abschließt, kann genau diese Lücke schließen, weil er oder sie sowohl die analytische als auch die entwicklungstechnische Seite der Automatisierung beherrscht. Besonders wertvoll ist dabei die Verbindung von Data-Science-Grundlagen mit einer No-Code-Plattform: Statt Prozessdaten nur zu analysieren, lässt sich das Ergebnis direkt in eine funktionierende Anwendung überführen, die Kolleginnen und Kollegen im Arbeitsalltag nutzen können. Das abschließende DevOps-Modul sorgt zusätzlich dafür, dass diese Anwendungen nicht als Einzellösung stehen bleiben, sondern in geordnete Entwicklungs- und Release-Prozesse eingebettet werden können. Für den beruflichen Werdegang eröffnet dieses Kompetenzprofil Wege in Rollen wie RPA-Entwickler:in, Data Analyst, No-Code-Entwickler:in, KI-Spezialist:in oder Prozessautomatisierungs-Spezialist:in – Berufsbilder, die in Unternehmen unterschiedlichster Branchen zunehmend gefragt sind, weil Prozessautomatisierung und schnelle App-Entwicklung längst keine reinen IT-Themen mehr sind, sondern Teil der täglichen Arbeit in Fachabteilungen werden.