Data Science Basic im E-Commerce In dieser Weiterbildung erlernen Sie die Grundlagen der Datenanalyse im E-Commerce. Sie werden befähigt, Daten zu sammeln, zu verarbeiten und daraus wertvolle Erkenntnisse für den Online-Handel zu gewinnen. Sie erwerben Kenntnisse in der Datenanalyse, einschließlich statistischer Methoden und deren Anwendung im E-Commerce. Sie lernen, Datenbanken zu nutzen und mit Programmiersprachen wie Python zu arbeiten, um Daten effizient zu analysieren. Zudem setzen Sie sich mit Big-Data-Technologien auseinander und verstehen deren Bedeutung für den E-Commerce. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Online-Handel. Sie werden in die Lage versetzt, Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und für die Datenanalyse im E-Commerce einzusetzen. Die Weiterbildung kombiniert theoretische Inhalte mit praktischen Übungen. Anhand von Fallstudien und Projekten wenden Sie die erlernten Methoden der Datenanalyse auf reale Szenarien im E-Commerce an. Nach Abschluss sind Sie in der Lage, datenbasierte Entscheidungen im E-Commerce zu treffen und die Datenanalyse gezielt zur Optimierung von Geschäftsprozessen einzusetzen.
- Kenntnisse im Bereich Datenanalyse mit Pandas und Dataframes
- Datenreinigung und Datenskalierung
- Analysen und Anwendungen der Datenanalyse in der Datenvisualisierung und geographischen Daten
- Grundlagen maschinellen Lernens: Lineare, multiple und polynomiale Regression
- Klassifizierungsmethoden mit Fokus auf Datenanalyse: K-nearest-neighbor und logistische Regression
- Decision Trees und K-Means Clustering
- Spezifisches Kaufverhalten und Zielgruppenanalyse
Erweiterte Techniken der Datenanalyse und maschinelles Lernen
- Vertiefung der Datenanalyse bei Unsupervised Machine Learning und Neuronalen Netzen
- Backpropagation und Aktivierungsfunktionen
- Automatische Bilderkennung mit Methoden der Datenanalyse
- Hyperparameteroptimierung
Social Media und Online-Marketing im E-Commerce
- Einsatz von Datenanalyse für Social Media als Marketingdisziplin: Markenbekanntheit und Kundengewinnung
- Strategien für Social Media: Vision, Stakeholder-Analyse und Kanalauswahl
- Entwicklung von Content-Strategien auf Basis der Datenanalyse für Facebook und Instagram inklusive Community Management
- Online Advertising: Facebook Werbeanzeigen und Targeting
- E-Mail-, Affiliate- und Influencer-Marketing
- Social Media Monitoring, Online Reputation Management und Beschwerdemanagement mit Hilfe von Datenanalyse
Betriebswirtschaft und Strategie im E-Commerce
- Sortiment- und Preisgestaltung mit Unterstützung durch Datenanalyse, Beziehungs- vs. Transaktionsmarketing
- Kosten, Kennzahlen, Shopsysteme und Schnittstellen
- Datenanalyse bei Server, Software, Warenwirtschaftssystemen, ERP, CRM und Cookies
- Relevante Kennzahlen für betriebswirtschaftliche Betrachtung und strategische Planung
- Strategische Nutzung der Datenanalyse im Onlinemarketing: Entwicklung von Marketing- und Vertriebsstrategien
- Markt- und Wettbewerbsanalysen