Büromanagement für digitale und smarte Lösungen mit Zusatzqualifikation: Digital Business Modelling, Logistik- & Supply Chain Management, digitale Transformation und Data Science Konzepte

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse im Büromanagement, die auf digitale und smarte Lösungen ausgerichtet sind. Sie beherrschen Digital Business Modelling und erweitern Ihre Fähigkeiten im Logistik- und Supply Chain Management. Zudem setzen Sie sich intensiv mit der digitalen Transformation auseinander und entwickeln ein Verständnis für Data Science Konzepte. Diese Kompetenzen qualifizieren Sie für Tätigkeiten in modernen Unternehmensumgebungen, die auf innovative Geschäftsmodelle und datengestützte Entscheidungsprozesse setzen.

Büromanagement & Effizienzsteigerung

• Verbesserter Umgang mit Büro-Basisausstattung
• Informationsmanagement
• Zeit- und Terminplanung und Archivierung
• Ergonomie am Arbeitsplatz
• Elektronische Kommunikation, Umgang mit Spam, Umgang mit Beschwerden
• Reisekoordination, Koordinieren von Geschäftsreisen ins Ausland
• Koordinieren und Beschaffen von digitalen und smarten Lösungen im Büro

Digital Business Modelling

• Definition von Business-Modellen
• Dominante Designs
• DVC-Framework
• Prozess der wirtschaftlichen Bewertung
• Ziele digitaler Business-Modelle
• Prozess der User-Bewertung mittels Prototypenentwicklung
• Video-on-Demand Business Model

Logistik & Supply Chain Management

• Einführung in das Logistik- und Supply Chain Management
• Bedeutung und Ziele der Logistik und Supply Chain
• Optimierung von Lieferketten und Supply Chain Design
• Risikomanagement und Resilienz in der Supply Chain
• Internationale Logistik und Global Supply Chain Management
• Einsatz von Technologien und Digitalisierung in der Logistik
• Nachhaltigkeit und Green Logistics in der Logistik

Digitale Transformation

• Die fünf Domänen der digitalen Transformation
• Umwandeln von Daten in Assets
• Entwickeln von Plattformen über das Anbieten von Produkten hinaus
• Innovation durch schnelles Experimentieren
• Nutzen von Kundennetzwerken

Data Science Konzepte

• Anwendung und Funktion in der Wirtschaft
• Casestudy: Umsatzprognose
• Explorative Datenanalyse
• Ablauf eines Data-Science-Projekts

Maschinelles Lernen & Analyse-Techniken

• Regressionsanalyse
• Klassifikation und Support Vector Machines
• Clustering-Algorithmen