Diese Weiterbildung vermittelt dir praxisnahes Wissen im Themenfeld Checkout-Optimierung mit Python. Du lernst, typische Aufgaben sicher einzuordnen, passende Methoden und Werkzeuge anzuwenden und Ergebnisse nachvollziehbar aufzubereiten. Im Mittelpunkt stehen praxisnahe Anwendungen aus den Bereichen Python, Data Science und E-Commerce, die dich in deiner Rolle als Shop-Manager:in oder in vergleichbaren beruflichen Aufgaben unterstützen.Python-Grundlagen für die E-Commerce-Datenanalyse*Einrichtung der Python-Arbeitsumgebung mit Jupyter Notebook und Anaconda*Grundlegende Datenstrukturen und Pandas-DataFrames für Shop-Daten*Import und erste Exploration von Checkout-Rohdaten aus CSV- und API-QuellenCheckout-Funnel-Analyse mit Pandas und Matplotlib*Aufbau einer Funnel-Analyse: Schrittweise Abbruchquoten im Checkout messen*Segmentierung der Abbruchdaten nach Gerät, Kanal, Zahlungsart und Zielgruppe*Visualisierung von Funnel-Daten mit Matplotlib und SeabornStatistische Auswertung und A/B-Test-Analyse*Durchführung und Auswertung von A/B-Tests mit Python und SciPy*Signifikanzberechnungen und praktische Relevanz von Checkout-Experimenten bewerten*Erkennung von Korrelationen zwischen Checkout-Variablen und Conversion-RateAutomatisierung von Checkout-Reports und Handlungsempfehlungen*Aufbau automatisierter Python-Skripte für wiederkehrende Checkout-Auswertungen*Erstellung von Report-Templates als Jupyter-Notebooks für das Shop-Team*Ableitung priorisierter Maßnahmen aus Analyseergebnissen und Kommunikation an StakeholderDiese Weiterbildung unterstützt dich dabei, typische Aufgaben im Themenfeld Checkout-Optimierung mit Python sicherer und effizienter zu bewältigen. Du verbindest fachliches Wissen mit praxisnahen Methoden und Werkzeugen aus den Bereichen Python, Data Science und E-Commerce. So stärkst du deine Handlungssicherheit für deine Rolle als Shop-Manager:in und kannst die Inhalte direkt in deinem Berufsalltag anwenden.