01 · Quereinstieg
Praktikum & KI-Schulungen
IT lernen.KI sicher nutzen.Wirklich können.
Zwei klare Wege statt Kurs-Chaos: ein betreuter Einstieg in echte Softwarearbeit oder kompakte KI-Schulungen für dein Unternehmen.
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4 Wochen · bis zu 200 Lernstunden
Pfad 01 · Quereinstieg
Vom ersten Terminal zum echten Beitrag.
Du startest mit einem ehrlichen Einstufungsinterview. Danach baust du Schritt für Schritt reale, wiederverwendbare Bausteine – sicher und zunächst ohne Zugriff auf unsere Produkt-Repositories.
Interview → Setup → Missionen → Abschlussprojekt
Vorwissen wird angerechnet. Sicherheitsgrundlagen und Abschlussprojekt bleiben Pflicht.
3 oder 5 Tage
Pfad 02 · Firmenteams
KI im Alltag. Sicher. Praktisch.
Dein Team lernt, Aufgaben gut zu briefen, Informationen angemessen zu behandeln und Ergebnisse zu prüfen. Wahlweise unabhängig von unserer Software oder direkt mit Atlas.
Vier Formate · ein gemeinsamer Standard
Für Einsteiger und Fortgeschrittene – mit Einstufung vor dem ersten Workshop-Tag.
Dein Wissen zählt
Kein Leerlauf. Kein Blindflug.
Am Anfang stehen ehrliche Fragen und eine kleine Praxisprobe. Anfänger beginnen vorne. Wer Erfahrung belegt, bekommt eine kürzere Route.
- 01 10–15 Min.
Ehrlich einstufen
Fragen beantworten und einen kleinen Fall lösen.
- 02 Adaptiv
Passende Route bekommen
Bekanntes kann nach Review übersprungen werden.
- 03 Mit Review
Sichtbar besser werden
XP und Level motivieren. Reviews und echte Ergebnisse belegen den Fortschritt.
Vier Wochen · ein sichtbarer Weg
Jede Woche endet mit etwas, das funktioniert.
Keine Tutorial-Sammlung. Jede Etappe verbindet Erklären, selbst bauen, testen, dokumentieren und einen kurzen Review.
- 01
Arbeitsplatz & Grundlagen
WSL, Terminal, Dateien, Git, Web-Grundlagen und ein sicherer Umgang mit Zugangsdaten.
Setup-Check + erste Website - 02
Full-Stack verstehen
Frontend, API, Datenbank, Authentifizierung und Fehlerwege an einer eigenen Demo-Anwendung.
laufende Full-Stack-Demo - 03
Wie wir Software liefern
Tickets lesen, kleine Änderungen planen, Tests schreiben, Reviews verarbeiten und Agenten kontrolliert einsetzen.
geprüfter Pull Request - 04
Wiederverwendbarer Abschluss
Ein eigenständiger Baustein mit Dokumentation, Tests, Demo und sauberer Übergabe.
Portfolio + Handover
Vier Formate · ein gemeinsamer Standard
Die passende Tiefe, ohne Sicherheit zu überspringen.
Das Einstufungsinterview bestimmt die Tiefe. Der sichere Start und der abschließende Praxiscase bleiben in jeder Route verbindlich.
Standard
Sicher starten
Werkzeuge auswählen, Aufgaben briefen, Ergebnisse prüfen und einen verlässlichen Arbeitsablauf demonstrieren.
Teamroutine bauen
Zusätzlich Rollen-Labs, ein wiederverwendbares Workflow-Kit und ein messbarer, reversibler Teampilot.
Atlas
Mit Quellen arbeiten
Berechtigungen, Quellenwahl, Aktualität und menschliche Entscheidungen in einem belegten Ergebnis verbinden.
Wissen als Team nutzen
Zusätzlich Wissens-Lab, Atlas-Workflow-Kit und ein gemeinsam bewerteter Einführungspilot.
Aus Lernen wird Nutzbares
Gute Übungsarbeit darf später echte Arbeit sparen.
Aufgaben entstehen so, dass ein sauber gelöstes Ergebnis als Template, Funktion oder interne Schablone weiterleben kann. Ob etwas in ein Produkt einfließt, entscheidet immer ein separater Review.
Website-Template
Mehrsprachig, zugänglich, getestet und sauber dokumentiert.
Workflow-Baustein
Zum Beispiel Import, Report, Formular oder eine kleine Shop-Hilfe.
Team-Playbook
Briefing, Prüfpfad, Zuständigkeit, Stop-Regel und messbarer Nutzen.
Sicherer Übungsraum zuerst
Zu Beginn wird nur mit synthetischen Fällen, freigegebenen Konten und isolierten Repositories gearbeitet. Produktzugriff ist nie automatisch und folgt erst nach ausdrücklicher Freigabe.
Freigegebenes Lernenden-Feedback · 4/5
Eine Methode, die in echter Arbeit weiterhilft.
Eine ehrliche Stimme aus der Academy: konkret, kurz und in den eigenen Worten des Lernenden.
Review auf Englisch
“The n3tz Academy was very practical. I learned how to take a bounded software task from scope through implementation, testing, review and handover, and how to work with an AI agent while checking its output against real evidence. The strongest part was learning to verify the result across different states instead of only checking whether the happy path worked. The main friction came from the Windows/WSL setup, permissions and some acceptance criteria becoming clear only during review. Overall, it gave me a repeatable working method I can apply to real website and application work.”
Weitere freigegebene Lernendenstimmen folgen in diesem Rail →
Kurz beantwortet
Was vor dem Start wichtig ist.
Brauche ich Vorkenntnisse für den vierwöchigen Einstieg?
Nein. Das Programm beginnt bei Bedarf mit WSL, Terminal, Dateien und Web-Grundlagen. Vorwissen wird im Interview erfasst und kann einzelne Etappen verkürzen.
Bekomme ich sofort Zugriff auf n3tz Produkt-Repositories?
Nein. Der Einstieg nutzt synthetische Daten und isolierte Übungs-Repositories. Ein späterer Zugriff braucht einen bestandenen Review und eine ausdrückliche Freigabe.
Was ist der Unterschied zwischen Standard und Atlas?
Standard funktioniert mit freigegebenen KI-Assistenten unabhängig von n3tz Software. Der Atlas-Pfad ergänzt geregelte Quellen, Berechtigungen, Aktualität und gemeinsames Unternehmenswissen.
Sind die Workshops für IT-fremde Teams geeignet?
Ja. Sprache, Übungen und Einstufung sind für nichttechnische Einsteiger und gemischte Teams ausgelegt. Fortgeschrittene bekommen anspruchsvollere Nachweise statt Wiederholungen.
Arbeiten wir mit echten Unternehmensdaten?
Nicht in den Übungen. Die Workshop-Fälle sind synthetisch. Freigegebene Werkzeuge, Datenklassen und Zuständigkeiten werden zuerst gemeinsam geklärt.
Gibt es Unterstützung bei Rückfragen?
Ja. Die geschützte Academy verbindet kurze Hilfestellungen im Lernportal mit Mission-Reviews und Feedback durch einen Coach. Der aktuelle Einstieg ist textbasiert.
Bereit für den Start?