LehrerIn für die Sekundarstufe Berufsbildung - Landwirtschaft

Berufsbereiche: Umwelt / Wissenschaft, Bildung, Forschung und Entwicklung
Ausbildungsform: Uni/FH/PH
∅ Einstiegsgehalt: € 2.600,- bis € 2.980,- *
* Die Gehaltsangaben entsprechen den Bruttogehältern bzw Bruttolöhnen beim Berufseinstieg. Achtung: meist beziehen sich die Angaben jedoch auf ein Berufsbündel und nicht nur auf den einen gesuchten Beruf. Datengrundlage sind die entsprechenden Mindestgehälter in den Kollektivverträgen (Stand: 2022). Eine Übersicht über alle Einstiegsgehälter finden Sie unter www.gehaltskompass.at. Die Mindest-Löhne und Mindest-Gehälter sind in den Branchen-Kollektivverträgen geregelt. Die aktuellen kollektivvertraglichen Lohn- und Gehaltstafeln finden Sie in den Kollektivvertrags-Datenbanken des Österreichischen Gewerkschaftsbundes (ÖGB) und der Wirtschaftskammer Österreich (WKÖ).

Hinweis

Dieser Beruf ist eine Spezialisierung des Berufs LehrerIn für die Sekundarstufe Berufsbildung. Weiterführende Informationen finden Sie in der Beschreibung von LehrerIn für die Sekundarstufe Berufsbildung (Uni/FH/PH).

Dieser Beruf kann nur ausgeübt werden, wenn die gesetzlich vorgeschriebene Ausbildung abgeschlossen wurde. Auch die beruflichen Tätigkeiten orientieren sich an den gesetzlich vorgegebenen Inhalten der Ausbildung.

Berufsbeschreibung

LehrerInnen für Landwirtschaft unterrichten SchülerInnen von der 9. bis zur 13. Schulstufe, z.B. an landwirtschaftlichen Fachschulen oder höheren Lehranstalten für Landwirtschaft, in fachspezifischen Unterrichtsgegenständen. Dazu zählen verschiedene Fachbereiche, wie z.B. Landwirtschaft, Weinbau, Obst- und Gemüseanbau oder Pferdewirtschaft. Sie unterrichten sowohl in fachtheoretischen als auch fachpraktischen Fächern.

LehrerInnen für Landwirtschaft vermitteln den SchülerInnen je nach Schulschwerpunkt z.B. Kenntnisse in den Bereichen Forst- und Landwirtschaft, Wein- und Obstbau oder Garten- und Landschaftsgestaltung. Dazu zählt theoretisches Wissen über Bodenkultur, Saatgut, Düngeverfahren, Ernte, Pflanzenkunde und Tierhaltung sowie über den fachgerechten Anbau von Obst oder die Herstellung von Wein. Neben dem theoretischen Fachwissen wird in den fachpraktischen Fächern dieses Wissen auch in der Praxis vermittelt, z.B. an schuleigenen Höfen und Gartenanlagen. Ziel ihres Unterrichts ist es, die SchülerInnen bestmöglich auf Tätigkeiten in landwirtschaftlichen Betrieben vorzubereiten.

Den Unterricht planen LehrerInnen für Landwirtschaft nach den vorgegebenen Lehrplänen und wählen die geeigneten Unterrichtsmaterialen sowie die passenden didaktischen Methoden aus. Weiters bereiten sie praktischen Übungen vor, korrigieren Hausübungen und benoten die Leistungen der SchülerInnen. Neben dem fachspezifischen Wissen vermitteln sie auch soziale und persönliche Kompetenzen und fördern die SchülerInnen in ihren individuellen Fähigkeiten und Interessen.

Typische Tätigkeiten sind z.B.:

  • Unterricht vorbereiten
  • Landwirtschaftliches Fachwissen vermitteln
  • Praktische Übungen anleiten
  • Exkursionen organisieren und durchführen
  • Unterrichtsverlauf dokumentieren
  • Leistungen der SchülerInnen beurteilen
  • Besprechungen mit KollegInnen durchführen
  • Weiterbildung zum Quereinstieg in den Job als Data Scientist. Data Science ist ein Berufs- und Themenfeld mit sehr großem Potenzial, das auch in den nächsten Jahren stark wachsen wird. Fachkompetenzen in der Datenanalyse, Programmierkenntnisse in Python sowie die Anwendung von maschinellem Lernen und Deep Learning sind sehr gefragt. Die Weiterbildung zum Data Scientist – Fokus Python befähigt Teilnehmende dazu, Prognosemodelle aus Daten abzuleiten, zu verifizieren und zu interpretieren, um die Modellergebnisse effizient zu kommunizieren. Mit dem berufsbegleitenden Online-Training von StackFuel lernen Teilnehmende unüberwachtes und überwachtes maschinelles Lernen, unterschiedliche Datenvisualisierungsmethoden und das Data Storytelling kennen, um nach dem Training die Rolle des Data Scientists einnehmen zu können. Teilnehmende lernen datenbasierte (automatisierte) Entscheidungen zu treffen und Data-Science Projekte mithilfe von Wissen aus ihrer Fachdomäne umzusetzen. Sie lernen die Anwendung von Performance-Metriken und Modellen des überwachten und unüberwachten Lernens mit sklearn sowie best practices der Interpretation von Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens wie Entscheidungsbäume und Random Forests. Anschließend können Teilnehmende ihr erworbenes Wissen in ihrer Abteilung einbringen und selbstständig Machine-Learning-Algorithmen implementieren. Infos über die Weiterbildung: - Dauer 3 - 6 Monaten (abhängig von der Teilnahme am Teilzeit- oder Vollzeitkurs) <br> - Kursleitung und -betreuung durch Data Scientists <br> - 80% Praxisaufgaben + 20% Video- und Texteinheiten <br> - Projekte mit Datensets und Business Cases aus der Industrie <br> - Abschlusszertifikat bei erfolgreichem Bestehen <br> - Online und ortsunabhängig <br> - In Vollzeit oder Teilzeit <br> <br> Diese Fähigkeiten werden vermittelt: <br> - Daten selbständig einlesen, bereinigen und filtern <br> - Daten explorativ mithilfe von deskriptiver Statistik analysieren <br> - Komplexe Prognosemodelle entwickeln und verifizieren <br> - Machine-Learning-Algorithmen entwickeln <br> - In der Programmiersprache Python programmieren <br> - Datenmodelle zur Vorhersage von Businessszenarien bauen <br> - Datenvisualisierung, um Deine Ergebnisse klar verschiedenen Zielgruppen zu präsentieren <br> - Programmierwissen in datenbasierten Business-Szenarien vertiefen <br> - Programme für automatisierte Datenanalysen entwickeln <br> - Code mit Git organisieren <br> - Mit SQL-Datenbanken arbeiten <br> - Daten mit dem Python-Modul pandas einlesen und verarbeiten <br> - Externe Datenquellen in die Analyse einbeziehen <br> - Grundlagen der Statistik auf Unternehmensdaten anwenden <br> - Datenvisualisierungen mit pandas, matplotlib und anderen Python-Modulen <br> - Eine Datenpipeline für verschiedene Industriedaten umsetzen <br> - Zunehmend komplexe Analyse-Programme schreiben <br> <br> Relevante Branchen für den Quereinstieg: <br> Arbeite als (Junior) Data Scientist:in oder Analyst:in in der Luft- und Raumfahrt, Landwirtschaft, Automobilindustrie, Bankwesen, Chemie, Kommunikation, Konsumgüter, Energieversorgung, Elektronik, Unterhaltung, Finanzen, Fitness, Regierung, Medizin, Gastgewerbe, Information, Technologie, Versicherung, Medien, Bergbau, Reisen, Umwelt, Chemie & Pharma, Immobilien, Einzelhandel, Robotik, Vertrieb, Schifffahrt, Telekommunikation u.v.m. <br> Weiterbildungsplan<br> Modul 0: Vorbereitung <br> Woche - Data Analytics with Python <br> 1. Woche - Linear Algebra + Projektarbeit <br> 2. Woche - Probability Distribution + Bewerbungstraining <br> <br> Modul 1: Machine Learning Basics <br> 1. Woche - Supervised Learning (regression)/ Scikit-learn <br> 2. Woche - Supervised Learning (classification) Datenpipelines aufbauen und Performance-Metriken analysieren <br> 3. Woche - Unsupervised Learning (clustering) + Projektarbeit <br> 4. Woche - Unsupervised Learning (dimensionality reduction) Code mit Git organisieren <br> 5. Woche - Outlier Detection + Projektarbeit <br> <br> Modul 2: Deep Dive Supervised Learning <br> 1. Woche - Data Gathering und Algorithmen des überwachten Lernens, wie Entscheidungsbäume, Random Forests und Support Vector Machines vertiefend anwenden <br> 2. Woche - Logistic Regression <br> 3. Woche - Decision Trees and Random Forests und Einblicke in Deep Learning und Anwenden künstlicher neuronaler Netze mit Keras <br> 4. Woche - Support Vector Machines Grundlagen des Natural Language Processing (NLP) anwenden, um Textdaten zu analysieren <br> 5. Woche - Neural Networks + Blogartikel zur Optimierung der eigenen Online-Präsenz <br> <br> Modul 3: Advanced Topics in Data Science <br> 1. Woche - Visualisation + Blogartikel <br> 2. Woche - Big Data Verfahren mit PySpark kennenlernen <br> 3. Woche - Übungsprojekt mit realen Datensets <br> 4. Woche - Abschlussprojekt <br> 5. Woche - Abschlussprojekt <br> 6. Woche - Abschlussprüfungen + Bewerbungstraining + Blogartikel <br>
    Zielgruppe:
    Das Training eignet sich für alle, die Daten analysieren und auf Grundlage dieser Vorhersagen erstellen möchten, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus sollten Teilnehmende ein Interesse an maschinellem Lernen mitbringen.
    Voraussetzungen:
    1. Eignungstest <br> 2. Hochschulabschluss oder vergleichbare Berufserfahrung <br> 3. Grundkenntnisse in Mathematik & Statistik <br> 4. Motivation Dich in nur 3-6 Monaten für eine neue Jobrolle zu qualifizieren. <br> <br> - Mathematische und statistische Grundkenntnisse <br> - Grundkenntnissen in der Programmiersprache Python <br> - Grundlegende Verwendung der Python-Pakete Pandas und Matplotlip

    Institut:
    StackFuel GmbH

    Wo:
    Data Lab - Online Lernumgebung

  • Weiterbildung zum Quereinstieg in den Job als Data Analyst. Die zunehmende Digitalisierung sorgt dafür, dass der Bedarf an Fachkräften im Bereich Data Analytics und Data Science innerhalb der letzten Jahre stark angestiegen ist. Daten werden zunehmend als entscheidender Faktor für die Zukunftssicherung und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen erkannt. Die Nachfrage nach spezialisierten Mitarbeitenden, die Daten effektiv aufbereiten und analysieren, wächst seit einigen Jahren stark an. Dabei nimmt ein Data Analyst im Kontext der Digitalisierung eine zentrale Rolle ein. Er ist das Bindeglied zwischen den Fachabteilungen und den Führungskräften, um Daten zu aggregieren und für datengetriebene Entscheidungsvoralgen aufzubereiten. Infos über die Weiterbildung - Für Menschen ohne Vorkenntnisse geeignet <br> - Dauer 3 - 6 Monaten (abhängig von der Teilnahme am Teilzeit- oder Vollzeitkurs) <br> - Kursleitung und -betreuung durch Data Scientists <br> - 80% Praxisaufgaben + 20% Video- und Texteinheiten <br> - Projekte mit Datensets und Business Cases aus der Industrie <br> - Abschlusszertifikat bei erfolgreichem Bestehen <br> - Online und ortsunabhängig <br> - In Vollzeit oder Teilzeit <br> Diese Fähigkeiten werden vermittelt: - Datenquellen erschließen und filtern <br> - Daten fachgerecht zusammenführen und aufbereiten <br> - Mit SQL-Datenbanken arbeiten <br> - Selbstständig erweiterte Datenanalysen mit deskriptiver Statistik durchführen <br> - In der Programmiersprache Python programmieren <br> - Vorhersagen anhand von Daten treffen <br> - Datenvisualisierung, um Deine Ergebnisse klar verschiedenen Zielgruppen zu präsentieren <br> - Programmierwissen in datenbasierten Business-Szenarien vertiefen <br> - Programme für automatisierte Datenanalysen entwickeln <br> - Code mit Git organisieren <br> - Daten mit dem Python-Modul pandas einlesen und verarbeiten <br> - Externe Datenquellen in die Analyse einbeziehen <br> - Grundlagen der Statistik auf Unternehmensdaten anwenden <br> - Datenvisualisierungen mit pandas, matplotlib und anderen Python-Modulen <br> - Eine Datenpipeline für verschiedene Industriedaten umsetzen <br> - Zunehmend komplexe Analyse-Programme schreiben <br> Relevante Branchen für den Quereinstieg Luft- und Raumfahrt, Landwirtschaft, Automobilindustrie, Bankwesen, Chemie, Kommunikation, Konsumgüter, Energieversorgung, Elektronik, Unterhaltung, Finanzen, Fitness, Regierung, Medizin, Gastgewerbe, Information, Technologie, Versicherung, Medien, Bergbau, Reisen, Umwelt, Chemie & Pharma, Immobilien, Einzelhandel, Robotik, Vertrieb, Schifffahrt, Telekommunikation u.v.m. Weiterbildungsplan Modul 1: Python Basics for Data Analysts <br> Woche 1 - Datentypen <br> Grundlagen der Programmierung Variablen in Python speichern und bearbeiten Umgang mit Fehlermeldungen <br> <br> Woche 2 - If-Else & Projektarbeit <br> Anwendung von Funktionen und Methoden Ablaufkontrollen mithilfe von Bedingungen <br> <br> Woche 3 - Flow Control + Git <br> Ablaufkontrolle unter Verwendung von Schleifen Importieren weiterer Python-Pakete Versionierung von Code mit Git Die wichtigsten Programmierungskonzepte, die für die Arbeit als Data Analyst wichtig sind. <br> <br> Modul 2: Data Analytics with Python <br> Neue Datenquellen erschließen, filtern und zusammenführen Unternehmensdaten durch Visualisierungen zielgruppengerecht zugänglich machen Selbstständig klassische Datenverarbeitungsprozesse durchführen Daten einlesen, filtern, reinigen verarbeiten und visualisieren <br> <br> Woche 4 - Pandas <br> Effiziente Nutzung von Pandas (Standardwerkzeug eines Data Analysts in Python) Daten in CSV-Dateien einlesen, bereinigen und aggregieren Hilfestellungen zur Optimierung Deiner Online-Präsenz als Data Analyst. <br> <br> Woche 5 - Exploratory Data Analysis (matplotlib) <br> Visualisierung verschiedener Datenniveaus Numerische Daten als Histogramme und Streudiagramme darstellen Kategorische Daten als Säulen- und Tortendiagramme abbilden <br> <br> Woche 6 - Vorhersagen + Projektarbeit <br> Median und Quartile Ausreißer identifizieren Einfache Vorhersagen mit der linearen und logistischen Regression erstellen Erzeugung eines eigenen Data-Analytics-Portfolios Praktische Tipps für die Bewerbung und den Alltag <br> <br> Woche 7 - Datenbanken (SQL) <br> Datenbanken am Beispiel einer Personaldatenbank auslesen Standard-SQL-Abfragen formulieren <br> <br> Woche 8 - External Data (API) <br> Mit Python auf Informationen wie Webseiten und APIs im Internet zugreifen <br> <br> Woche 9 - Advanced Jupyter <br> Jupyter-Funktionalitäten Fortgeschrittene Visualisierungsprobleme wie Live-Updates Interaktivität im Kontext eines Aktienmarktszenarios <br> <br> Woche 10 - Übungsprojekt <br> Ein New-Yorker-Taxidatenset analysieren (über 1 Mio Fahrten) Python-Fähigkeiten eigenständig anwenden <br> <br> Woche 11 - Abschlussprojekt <br> Kundenabwanderungen eines Telekommunikationsunternehmens analysieren Die gesamte Daten-Pipeline selbstständig durchlaufen und berufstypische Fragestellungen beantworten 1-on1-Feedbackgespräch mit dem Mentoren-Team Projektpräsentation <br> <br> Woche 12 - Abschlussprojekt Woche 2 <br> <br> Woche 13 - Abschlussprüfungen + Bewerbungstraining <br> <br> Woche 14 - Abschlussprüfungen + eigene Veröffentlichung (Blogartikel)
    Zielgruppe:
    Die Weiterbildung passt zu Dir und Deinen Karrierewünschen, wenn Du idealerweise ein abgeschlossenes Studium hast, oder in den Bereichen Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik, BWL, (Wirtschafts-) Informatik oder vergleichbare Qualifikationen oder Vorerfahrungen besitzt.
    Voraussetzungen:
    1. Eignungstest<br> 2. Hochschulabschluss oder vergleichbare Berufserfahrung<br> 3. Grundkenntnisse in Mathematik & Statistik<br> 4. Motivation Dich in nur 3-6 Monaten für eine neue Jobrolle zu qualifizieren. <br> <br> Für dieses Training werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Diese werden im ersten Modul gemeinsam erarbeitet. Teilnehmende sollten jedoch eine Routine im täglichen Gebrauch mit Computern und gängigen Software-Applikationen mitbringen.

    Institut:
    StackFuel GmbH

    Wo:
    Data Lab - Online Lernumgebung

  • ab 22.07.2024
    Großer Rundgang: Singerskogel - Golitzbachtal - Stefansbergalm - großer Phyrgas (900m): Voralpen-, Alpen- und Almwiesenkräuter lassen uns an diesem Tag richtig staunen! Die sehr leichte Wanderung in der Region Spital/Pyhrn führt von der Kräuterpädagogen-Jausnstubn Singerskogel zunächst am wunderschönen Tal des Golitzbaches entlang. Rund um die Stefansbergalm entdecken wir nicht nur Doldenblütler des Sommers, sondern erste Schätze. <br><br>Bei dieser Veranstaltungsreihe hat jeder Tag seinen eigenen Schwerpunkt, daher lohnt es sich, jeden Termin in Anspruch zu nehmen. So lernen Sie die Artenvielfalt und die verschiedene Lebensräume kennen und frischen verschüttete Artenkenntnisse wieder auf. Im Rahmen einer Wanderung begleiten uns Pflanzenfamiliengeister am Weges- und Waldesrand. Mit unseren Bestimmungsbüchern entdecken wir die Vielfalt der Pflanzen neu, bauen Eselsbrücken und stellen dabei den kräuterpädagogischen Erfahrungsaustausch in den Mittelpunkt. Der Entdeckungsgenuss von Landschaft, Landwirtschaft, Wildpflanzen und Naturschutz bleibt unvergessen!<br><br>, <br>Diese Veranstaltung wird als Weiterbildung für den ÖPUL Zuschlag Regionaler Naturschutzplan gemäß der Sonderrichtlinie ÖPUL 2023 anerkannt.

    Institut:
    Ländliches Fortbildungsinstitut OÖ (LFI)

    Wo:
    4582 Spital am Pyhrn, Ferienhof Singerskogel

    Wann:
    22.07.2024 - 22.07.2024

  • ab 22.08.2024
    Die Südhänge am Rande des Eferdinger Beckens wurden schon im Jahr 777 urkundlich als Weinbaugebiet erwähnt. Das spezielle Kliima ermöglicht es heute noch, innovativen Landwirten, Nischenpflanzen zu kultivieren. Biologischer Wein- und Kräuterbau schaffen Lebensraum für viele wäremliebende Wildkräuter, die es dazwischen zu entdecken gibt. <br> An diesem Tag geht es die Trainerin Gabriele Winkler mit italienischer Mentalität genussvoll an: mit einem Spaziergang zu den Kräuterfeldern zum letzten Maulbeerbaum Aschachs und einer Führung von Andreas Kreuzwieser in seinen biologischen Weinrieden mit einem Frizzante-Picknick.<br><br>, Bei dieser Veranstaltungsreihe hat jeder Tag seinen eigenen Schwerpunkt, daher lohnt es sich, jeden Termin in Anspruch zu nehmen. So lernen Sie die Artenvielfalt und die verschiedene Lebensräume kennen und frischen verschüttete Artenkenntnisse wieder auf. Im Rahmen einer Wanderung begleiten uns Pflanzenfamiliengeister am Weges- und Waldesrand. Mit unseren Bestimmungsbüchern entdecken wir die Vielfalt der Pflanzen neu, bauen Eselsbrücken und stellen dabei den kräuterpädagogischen Erfahrungsaustausch in den Mittelpunkt. Der Entdeckungsgenuss von Landschaft, Landwirtschaft, Wildpflanzen und Naturschutz bleibt unvergessen!<br><br>, Diese Veranstaltung wird als Weiterbildung für den ÖPUL Zuschlag Regionaler Naturschutzplan gemäß der Sonderrichtlinie ÖPUL 2023 anerkannt.

    Institut:
    Ländliches Fortbildungsinstitut OÖ (LFI)

    Wo:
    4081 Hartkirchen, Betrieb Riederer Eva

    Wann:
    22.08.2024 - 22.08.2024

  • ab 18.09.2024
    In dieser kostenlosen Veranstaltung erhalten alle Interessent:innen einen Überblick zur Meis-ter:innenausbildung Landwirtschaft mit 2 Jahren Buchhaltung. Die Kursverantwortlichen in-formieren über Kursablauf, Zeitrahmen, Kosten und den Stundenplan. <br>Die Meis-ter:innenausbildung Landwirtschaft baut auf den Kenntnissen des:der Facharbeiters:in auf. Sie stärkt die unternehmerischen Fähigkeiten und erweitert die fachliche Qualifizierung an-hand der Fachgebiete Betriebs- und Unternehmensführung, Recht & Agrarpolitik, Ausbilder-lehrgang, Pflanzenbau, Tierhaltung, Landtechnik und Baukunde (Wahlmöglichkeit Rinder- oder Schweinehaltung). Die erfolgreiche Führung eines land- und forstwirtschaftlichen Betrie-bes verlangt höchste fachliche und unternehmerische Kompetenzen. Eine blühende Land-wirtschaft braucht Betriebsführer, die sich dieser Aufgabe mit Wissen, Innovationskraft und Freude stellen.<br><br>Berechtigt zur Teilnahme sind:<br>- Interessierte, die 3 Jahre als Facharbeiter:-in tätig waren<br>- Interessierte, die 3 Jahre einen landwirtschaftlichen Betrieb geführt haben und das 24. Lebensjahr vollendet haben<br>- Absolvent:innen einer land- und forstwirtschaftlichen Lehranstalt oder Absolvent:innen der Universität für Bodenkultur, die das 20. Lebensjahr vollendet haben.<br><br>Voraussetzungen: Eigener Laptop und Basiswissen Microsoft Office Anwendungen

    Institut:
    Ländliches Fortbildungsinstitut OÖ (LFI)

    Wo:
    0 online, Online-Seminarraum

    Wann:
    18.09.2024 - 18.09.2024

  • ab 26.09.2024
    Eine erfolgreiche Grünlandbewirtschaftung durch Neueinsteigerinnen und Neueinsteiger ohne landwirtschaftliche Vorbildung braucht solides Grundlagenwissen. Dieses Seminar vermittelt wesentliche Kenntnisse zu den Themen Grünlandbewirtschaftung, Pflanzenproduktion und Tierhaltung sowie zu rechtlichen Rahmenbedingungen, Naturschutz, Fördermöglichkeiten und Weiterbildungsangeboten.<br>Eine Wiesenbegehung verschafft einen Einblick in die Umsetzung der Theorie in die Praxis.<br>, Anerkannt als Pflanzenschutzweiterbildung laut § 17 Abs. 8 Oö. Bodenschutzgesetz 1991 idgF.: 2 Stunden<br>, 8 Einheiten des Kurses werden als Präsenzveranstaltung stattfinden, der zweite Teil ist online zu absolvieren. Dazu steht auf der Lernplattform e.lfi ein Online-Kurs zur Verfügung, der von jedem Internet-Arbeitsplatz aus zu jeder beliebigen Zeit absolviert werden kann.

    Institut:
    Ländliches Fortbildungsinstitut OÖ (LFI)

    Wo:
    4113 St. Martin/Mühlkreis, Betrieb Kepplinger

    Wann:
    26.09.2024 - 26.09.2024

  • ab 30.09.2024
    In diesem Vorbereitungslehrgang erwerben Sie prüfungsrelevantes Wissen für die BÖV-Prüfung. Inhalte im Überblick: Grundlagen des Versicherungswesens Personenversicherung Vermögens & Sachversicherung Verkauf & Kommunikation Steuern Handel, Gewerbe & Landwirtschaft unternehmerisches Basiswissen Versicherungsrecht Abschluss: Praktische Übungen, Rollenspiele und Beispiele zu allen Bereichen festigen den Lernerfolg und bereiten Sie zielorientiert auf die Lehrabschlussprüfung vor. Mit diesem Fachmodul bereiten Sie sich optimal auf die Lehrabschlussprüfung vor.
    Ziele:
    Vorbereitung auf die BÖV-Prüfung (Außendienst-Zertifikat).

    Institut:
    BFI-NÖ Service-Center Wr. Neustadt

    Wo:
    Wr. Neustadt

    Wann:
    30.09.2024 - 13.11.2024

  • ab 01.10.2024
    In diesem Vorbereitungslehrgang erwerben Sie prüfungsrelevantes Wissen für die BÖV-Prüfung. Inhalte im Überblick: Grundlagen des Versicherungswesens Personenversicherung Vermögens & Sachversicherung Verkauf & Kommunikation Steuern Handel, Gewerbe & Landwirtschaft unternehmerisches Basiswissen Versicherungsrecht Abschluss: Praktische Übungen, Rollenspiele und Beispiele zu allen Bereichen festigen den Lernerfolg und bereiten Sie zielorientiert auf die Lehrabschlussprüfung vor. Mit diesem Fachmodul bereiten Sie sich optimal auf die Lehrabschlussprüfung vor.
    Ziele:
    Vorbereitung auf die BÖV-Prüfung (Außendienst-Zertifikat).

    Institut:
    BFI-NÖ Service-Center Wr. Neustadt

    Wo:
    Wr. Neustadt

    Wann:
    01.10.2024 - 30.10.2024

  • ab 08.10.2024
    Grundlagen des Versicherungswesens, Personenversicherung, Vermögens- und Sachversicherung, Verkauf und Kommunikation, Steuern, Handel, Gewerbe, Landwirtschaft, unternehmerisches Basiswissen, Versicherungsrecht.
    Ziele:
    Vorbereitung auf die BÖV-Prüfung (Außendienst-Zertifikat).

    Institut:
    BFI-NÖ Service-Center Amstetten

    Wo:
    Amstetten

    Wann:
    08.10.2024 - 28.01.2025

  • ab 08.10.2024
    Grundlagen des Versicherungswesens, Personenversicherung, Vermögens- und Sachversicherung, Verkauf und Kommunikation, Steuern, Handel, Gewerbe, Landwirtschaft, unternehmerisches Basiswissen, Versicherungsrecht.
    Ziele:
    Vorbereitung auf die BÖV-Prüfung (Außendienst-Zertifikat).

    Institut:
    BFI-NÖ Service-Center St. Pölten

    Wo:
    St. Pölten

    Wann:
    08.10.2024 - 28.01.2025

  • 10 überfachliche berufliche Kompetenzen
  • Allgemeinbildung
  • Aufgeschlossenheit
  • Deeskalationskompetenz
  • Durchsetzungsvermögen
  • 1
    • Geduld
  • Hohes Einfühlungsvermögen
  • Interkulturelle Kompetenz
  • Kommunikationsstärke
  • Pädagogische Fähigkeit
  • Präsentationsfähigkeiten
  • 11 In Inseraten gefragte berufliche Kompetenzen
  • Didaktikkenntnisse
  • Pädagogikkenntnisse
  • Berufliche Bildung
  • Betreuung von Jugendlichen
  • Classroom Management
  • E-Learning
  • Erwachsenenbildung
  • Interkulturelles Lernen
  • MS Office-Anwendungskenntnisse
  • Nachhilfeunterricht
  • Unterstützende Kommunikation