Clean Code Programmierung mit Java SE, Referenzprojekt und Einführung in KI

In der Clean Code Programmierung mit Java SE, Referenzprojekt und KI Schulung werden die Teilnehmenden umfassend auf die moderne Softwareentwicklung mit Java und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz vorbereitet. Die Weiterbildung vermittelt fundierte Kenntnisse über die Grundlagen, Funktionsweisen und Anwendungen von KI, einschließlich KI-gestützter Tools und Plattformen sowie der Erstellung von Prompts und Verwendung von Keywords.

Der Kurs behandelt Techniken zur Fehlersuche, Bewertung der Prompt-Qualität sowie praxisnahe Anwendungen von KI-Methoden in Softwareprojekten. Zusätzlich werden die Grundlagen der Sprache Java vermittelt, darunter Datentypen, Variablen, Operatoren, Kontrollstrukturen, Klassen, Objekte, Eigenschaften, Methoden, Konstruktoren, Konstanten, Vererbung, Polymorphie, Interfaces und Exceptions.

In der Weiterbildung werden Collections, Generics, Lambda-Ausdrücke, Datei- und Annotationsverarbeitung, Multithreading und Netzwerkprogrammierung praxisnah behandelt. Die Teilnehmenden erhalten zudem Kenntnisse in grafischen Oberflächen mit AWT und Swing, Datenbankzugriff über JDBC und JPA sowie in der Erstellung von Entity-Klassen und Persistence XML.

Der Kurs bereitet die Teilnehmenden darauf vor, ein eigenes Projekt zu entwickeln und umzusetzen, Clean-Code-Prinzipien konsequent anzuwenden und KI gezielt in Softwarelösungen zu integrieren. Mit dieser Weiterbildung sind die Teilnehmenden optimal darauf vorbereitet, moderne Java-Anwendungen effizient, strukturiert und zukunftsorientiert zu entwickeln.

Mit Clean-Code-Kompetenz in Java SE, solider Softwarepraxis und Grundlagen in KI und Prompt-Engineering sind die Chancen in Deutschland sehr gut. Gefragt sind Profile als Java-Entwickler/in, Software Engineer mit KI-Bezug, AI-/Data-Engineer, Prompt Engineer oder Technical Consultant. Die Nachfrage nach Java bleibt in Unternehmen hoch, da viele Kernsysteme darauf basieren; zugleich treibt generative KI seit 2023 die Integration von KI-Funktionen in bestehende Anwendungen. In den letzten Jahren ist der Bedarf durch Digitalisierungsschub, Industrie 4.0 und E-Government deutlich gewachsen und dürfte in den nächsten 5–10 Jahren weiter steigen.

Wachstumstreiber sind demografischer Wandel (Automatisierung), technologischer Fortschritt (Cloud, Microservices, MLOps/LLMOps), Nachhaltigkeit (Daten- und Energieeffizienz) sowie neue Regulierungen (DSGVO, EU AI Act), die verantwortungsvolle KI-Entwicklung verlangen. Gefordert sind künftig zusätzlich: Spring/REST, Cloud-Plattformen (AWS/Azure/GCP), Container (Docker/Kubernetes), Testautomatisierung, Sicherheit und Datenethik. Globalisierung und Outsourcing erzeugen Kostendruck, doch in regulierten Branchen, bei Deutschpflicht und bei Legacy-Modernisierung bleibt lokale Expertise mit Java und KI besonders wertvoll. Nachfragende Branchen: Automotive und Maschinenbau, Logistik, Banken und Versicherungen, E‑Commerce, Gesundheitswesen/MedTech, Energie/Greentech, Beratungen sowie öffentliche Verwaltung. Insgesamt: robuste, zukunftsorientierte Perspektive mit gutem Aufstiegs- und Spezialisierungspotenzial.