Data based Content Production In dieser Weiterbildung setzen Sie sich intensiv mit der Erstellung von Webtexten auseinander. Sie lernen, wie Sie datenbasierte Analysen nutzen, um Inhalte zielgerichtet zu planen und zu produzieren. Dabei erwerben Sie Kenntnisse in der Anwendung von Künstlicher Intelligenz zur Optimierung von Webtexten und erfahren, wie Sie verschiedene Content-Formate effektiv einsetzen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Strategien für die Content-Erstellung. Sie lernen, wie Sie Webtexte für unterschiedliche Plattformen anpassen und dabei aktuelle Trends berücksichtigen. Zudem werden Sie in die Lage versetzt, den Erfolg Ihrer Webtexte zu messen und anhand der Ergebnisse Ihre Inhalte kontinuierlich zu verbessern. Durch praxisorientierte Übungen und Fallstudien wenden Sie das erlernte Wissen direkt an. Sie erstellen eigene Webtexte und erhalten Feedback zur Optimierung Ihrer Inhalte. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, datenbasierte Webtexte zu erstellen und diese gezielt für verschiedene digitale Kanäle zu optimieren.
- Einführung in Pandas und Dataframes mit Fokus auf Webtexte
- Grundlegende Programmierkonzepte
- Datenstrukturen und Anwendungen aus dem Bereich Webtexte
- Anweisungen
- Python-Skripte mit Bezug zu Webtexten
- Standard-Datentypen
- Dictionaries hinsichtlich ihrer Nutzung für Webtexte
- Ein-und Ausgabe
- Objektorientiertes Modellieren und die Rolle von Webtexten
Datenverarbeitung und -analyse
- Datenreinigung mit Kenntnissen im Bereich Webtexte
- Datenskalierung
- Datenvisualisierung und deren Anwendung für Webtexte
- Datenbanken
- XML und JSON mit Bezug auf Webtexte
- Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen
- Explorative Datenanalyse mit Fokus auf Webtexte
- Casestudy: Umsatzprognose
Machine Learning Grundlagen
- Einführung in Machine Learning mit Schwerpunkt Webtexte
- Lineare Regression
- Multiple Regression und Webtexte als Anwendungsfeld
- Logistische Regression
- Einführung in Unsupervised Machine Learning mit Blick auf Webtexte
- K-Means Clustering
Neuronale Netze und AI-Techniken
- Einführung in Neuronale Netze und deren Relevanz für Webtexte
- Backpropagation
- Praxisarbeit: Programmierung Neuronales Netzwerk mit Anwendungen aus dem Bereich Webtexte
- Einführung in AI-Development
- Trainieren eines Neuronalen Netzes und Nutzen für Webtexte
Tools und Bibliotheken für Machine Learning
- Einführung in PyTorch im Zusammenhang mit Webtexten
- Einführung in NumPy und Messdatenverarbeitung
- Python- und Machine-Learning-Bibliotheken für Webtexte
- Keras
- Laden und Speichern von Modellen mit Fokus auf Webtexte
Advanced Machine Learning Anwendungen
- Automatische Bilderkennung für Webtexte
- NLP-Grundlagen für Chatbots
- Trainieren von Chatbot-Modellen mit Ausrichtung auf Webtexte
- Optimierung und Evaluation von Chatbots
- Anwendungen in Cloud Deep Learning, Bildgenerierung, Musik und Video im Kontext von Webtexten
- Stimmungsanalyse mit Keras im Bereich Webtexte
Content Production und Optimierung
- Analyse des Marktes und der Zielgruppen mit Bezug zu Webtexten
- Content Audit und Storytelling
- Keywords und Suchtrends und Format- und Kanalplanung im Rahmen von Webtexten
- Redaktionsplanung, Workflows und Prozesse
- Die Content-Produktion für Webtexte
- Websiteoptimierung und Content-Distribution mit Fokus auf Webtexte
- Umwandeln von Daten in Assets
Projektmanagement und ethische Grundlagen
- Ablauf eines Data-Science-Projekts im Hinblick auf Webtexte
- Entwickeln von Plattformen über das Anbieten von Produkten hinaus
- Datenethik im Kontext von Webtexten