Nach dem Kurs verfügst du über grundlegende Kenntnisse im Controlling, in der Unternehmensplanung sowie im Bereich Statistik. Du besitzt zudem das nötige Fachwissen, das für den Betrieb in der Cloud erforderlich ist und erfährst, wie Künstliche Intelligenz im Beruf eingesetzt wird.
Ziele
Du verfügst über grundlegende Kenntnisse im Controlling, kannst Businesspläne erstellen, beherrschst wichtige wirtschaftliche Planungs- und Marketinginstrumente und kannst Daten durch statistische Methoden auswerten. Du besitzt das nötige Fachwissen, das für den Betrieb in der Cloud erforderlich ist. Außerdem verfügst du über die technische Erfahrung, die für die Bereitstellung, Sicherung und Automatisierung von Umgebungen unabhängig von der Lösung des Anbieters erforderlich ist.
Themen
Grundlagen Controlling
Einführung in das Controlling (ca. 1,5 Tage)
Controlling als Teil des Managementprozesses
Überblick über die verschiedenen Controlling-Instrumente und -Methoden
Strategisches und operatives Controlling
Kostenrechnung und Kostenmanagement (ca. 3,5 Tage)
Einführung in die Kosten- und Leistungsrechnung
Kostenartenrechnung
Kostenstellenrechnung
Kostenträgerrechnung
Kostenrechnungssysteme (ca. 3 Tage)
Ist-, Normal-, Plankostenrechnung
Teil- und Vollkostenrechnung
Prozesskostenrechnung
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen
Unternehmensplanung und Budgetierung (ca. 4 Tage)
Budgetplanung
Liquiditätsplanung
Investitionsplanung
Kennzahlen und Kennzahlensysteme (ca. 3 Tage)
Deckungsbeitrag
Balanced Scorecard
Berichtswesen (ca. 2 Tage)
Reporting
BWA
Datenschutz im Controlling
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Management und Unternehmensplanung
Management (ca. 1 Tag)
Hierarchieebenen
Managementmethoden
Planungshorizonte
Managementfunktionen
Managementregelkreislauf
Managementinstrumente
Ziele, Methoden und Instrumente der Businessplanerstellung (ca. 3 Tage)
Grundlagen der Businessplanerstellung
Analyse- und Planungsinstrumente (SWOT-Analyse, Szenario-Analyse, Portfolio-Analyse, Kreativitätstechniken)
Vertragsrecht (ca. 1 Tag)
Willenserklärungen
Gewährleistung und Garantie
Vertragsarten und deren Störungen
Recht bei vertraglichen Mängeln (Nacherfüllung, Rücktritt, Kaufpreisminderung, Schadensersatz)
Allgemeine Geschäftsbedingungen (AGB)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen
Handels- und Gesellschaftsrecht (ca. 1 Tag)
Kaufmannsarten
Gesellschaftsformen
Handelsbräuche
Besonderheiten im Handelsrecht
Handelsregister und Publizität
Einführung ins Insolvenzrecht
Projektplanung (ca. 0,5 Tage)
Grundlagen
Ressourcenplanung
Planungsschritte
Fehler bei der Projektplanung
Umfeldanalyse (ca. 0,5 Tage)
Unternehmensanalyse
Branchenanalyse
Standortanalyse
Wettbewerbsanalyse
Marketing (ca. 3 Tage)
Marktanalyse und Marktsegmentierung
Grundlagen der Marktforschung
Instrumente des Marketing-Mix
Werbung und unterstützende Instrumente
Finanzplanung (ca. 1 Tag)
Überblick
Instrumente
Planung Investitionsrechnung (ca. 2 Tage)
Grundlagen
Investitionsrechnungsverfahren
Grenzen und Probleme der Investitionsrechnungsverfahren
Kennzahlen
Finanzierungsplanung (ca. 1 Tag)
Grundlagen
Eigen- und Fremdfinanzierung
Außen- und Innenfinanzierung
Kennzahlen
Controlling (ca. 1 Tag)
Aufgaben und Ziele des Controllings
Bereiche des Controllings
Controllinginstrumente
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 5 Tage)
Statistik
Statistische Grundlagen (ca. 6 Tage)
Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit und Stichprobe, Stichprobenarten, Messung und Skalenniveaus)
Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardwert, Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme und Boxplots)
Bivariate Deskriptivstatistik (Zusammenhangsmaße, Korrelationskoeffizienten, Kreuztabellen, Streudiagramme und gruppierte Balkendiagramme)
Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik (Wahrscheinlichkeitsverteilung, Normalverteilung, Mittelwerteverteilung, Signifikanztest, Nullhypothesentest nach Fisher, Effektgröße, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Fehlerbalkendiagramme, Poweranalysen und Ermittlung des optimalen Stichprobenumfangs)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen
Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen (ca. 5 Tage)
z- und t-Test für eine Stichprobe (Abweichung von einem vorgegebenen Wert)
t-Test für den Mittelwertsunterschied von zwei unabhängigen/verbundenen Stichproben
Prüfung der Wirksamkeit von Aktionen, Maßnahmen, Interventionen und anderen Veränderungen mit t-Tests (Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen)
Unterstützende Signifikanztests (Anderson-Darling-Test, Ryan-Joiner-Test, Levene-Test, Bonnet-Test, Signifikanztest für Korrelationen)
Nonparametrische Verfahren (Wilcoxon-Test, Vorzeichentest, Mann-Whitney-Test)
Kontingenzanalysen (Binomialtest, Exakter Test nach Fisher, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen mit Assoziationsmaße)
Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ca. 5 Tage)
Ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse (einfache und balancierte ANOVA)
Mehrfaktorielle Varianzanalyse (Allgemeines lineares Modell)
Feste, zufällige, gekreuzte und geschachtelte Faktoren
Mehrfachvergleichsverfahren (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)
Interaktionsanalyse (Analyse von Wechselwirkungseffekten)
Trennschärfe und Poweranalyse bei Varianzanalysen
Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments) (ca. 1 Tag)
Voll- und teilfaktorielle Versuchspläne
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
AWS Cloud Administrator
Cloud-Konzepte (ca. 3,5 Tage)
Vorteile der AWS Cloud
Prinzipien des AWS Cloud-Designs
Migration zur AWS Cloud
Konzepte der Cloud-Wirtschaftlichkeit
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen
Sicherheit und Compliance (ca. 4,5 Tage)
AWS-Modell als geteilte Verantwortung
AWS Cloud-Sicherheits-, Governance- und Compliance-Konzepte
AWS Access Management-Funktionen
Komponenten und Ressourcen für die Sicherheitsuntersützung
Cloud-Technologie und -Services (ca. 5 Tage)
Methoden zur Bereitstellung und zum Betrieb in der AWS Cloud
Globale AWS-Infrastruktur
AWS-Computing-Services, -Datenbank-Services, -Netzwerkservices, und -Speicherservices
AWS-Service für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sowie Analytik-Services
Services aus anderen abgedeckten AWS-Services-Kategorien
Fakturierung, Preisgestaltung und Support (ca. 2 Tage)
Vergleich von AWS-Preismodellen
Ressourcen für Fakturierung, Budget und Kostenmanagement
Techn. Ressourcen und Supportoptionen von AWS
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 5 Tage)
AWS Certified Cloud Practitioner CLF-C02
Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
