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    Data Analyst E-Commerce (m/w/d)

    Nächster Starttermin: 06.12.2021, Montag

    33 Wochen

    Prüfung und Zertifikate:

    • Zertifikat von karriere tutor

    Das ist im Lehrgang enthalten:

    • Fachliteratur
    • Online-Live-Tutorien
    • Alle Tools, um online zu lernen

    Andere Förderung oder Fragen?

    Siegel: Zertifiziert nach AZAV
    Siegel: Top E-Learning
    Siegel: Top-Fernschule 2021
    Siegel: WiWo TOP digitaler Bildungsanbieter

    Data Analyst E-Commerce (m/w/d)

    Als "Data Analyst E-Commerce" bist du auf dem Arbeitsmarkt ein gefragter Spezialist. Zu deinen Tätigkeiten gehört der Umgang mit großen Datenmengen und deren Analyse und Bewertung. Weiterhin identifizierst du Trends und entwickelst Vorhersagen. Und damit verwandelst du Daten in Informationen. Im E-Commerce spielen selbstverständlich auch die Ergebnisse deiner Analysen aus Google Analytics eine Rolle. Python ist eine recht einfach zu erlernende Programmiersprache und bietet in seiner Bibliothek gebrauchsfertige Module (z.B. Pandas, NumPy) für viele Anwendungsfälle - auch für die Datenverarbeitung, Datenauswertung, Datenvisualisierung und zum Aufbau von Machine-Learning-Modellen. Tatsächlich nutzen viele Entwickler Python ausschließlich zur Datenanalyse, denn z.B. das Modul "Pandas" macht die Analyse großer Datenmengen einfach und effizient. Neben Python lernst du, wie du Datenbanken anlegen, passgenau gestalten und verwenden kannst. Hierbei unterstützt dich dein Wissen zu Datenbankmanagementsystemen (DBMS), ERM, SQL und XAMPP. Im Bereich E-Commerce ist es beispielsweise von Interesse, Daten zum Kaufverhalten zu analysieren und zu bewerten. Mit weiteren Fachkenntnissen im E-Commerce, dem Aufbau eines Online Shops sowie in den Grundlagen der Digitalisierung und der digitalen Geschäftsmodellentwicklung - hier lernst du neue Technologien wie Big Data, Internet of Things, Künstliche Intelligenz und vieles mehr kennen - bist du gut gerüstet, um deine Aufgaben in der Datenanalyse zu erfüllen.

    Zielgruppe

    Mitarbeiter (m/w/d), z.B. aus dem Marketing, die sich auf die Datenanalyse im Bereich E-Commerce spezialisieren möchten oder aber Mitarbeiter (m/w/d), die einen Online Shop eröffnen und die Datenanalyse selbstständig durchführen möchten.

    Voraussetzungen

    • Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium
    • Sicherer Umgang mit einem Computer
    • Fortgeschrittene Englisch-Kenntnisse
      Lehrgang teilen

    Starttermine

    Starte mit deiner Weiterbildung immer montags und donnerstags.

    06.12.2021, Montag | Anmeldung noch möglich!
    09.12.2021, Donnerstag
    13.12.2021, Montag
    16.12.2021, Donnerstag

    Data Analyst E-Commerce (m/w/d)

    Nächster Starttermin: 06.12.2021, Montag

    33 Wochen

    Prüfung und Zertifikate:

    • Zertifikat von karriere tutor

    Das ist im Lehrgang enthalten:

    • Fachliteratur
    • Online-Live-Tutorien
    • Alle Tools, um online zu lernen
    Lehrgang anfragen

    Andere Förderung oder Fragen?

    Ausführliche Inhalte des Lehrgangs

    Ausführliche Lehrgangsinhalte

    E-Commerce

    • Geschäftsmodelle im E-Commerce
    • Rechtliche Aspekte, z.B. Domain-Auswahl, Marke
    • Businessplan (Ziele, Zielgruppe, Analysen, Finanzen)
    • Lastenheft (Elemente, Anforderungen, Pflichtenheft)
    • Produktauswahl und -präsentation, Preisgestaltung
    • Online Shop-Varianten / - Auswahl / -Aufbau
    • Online Shop Relaunch, Erweiterungen
    • Registrierung, Versandoptionen, Bezahlmöglichkeiten
    • Beschaffung, Versand, Retouren, Beschwerdemanagement
    Mehr anzeigen

    E-Commerce

    • Geschäftsmodelle im E-Commerce
    • Rechtliche Aspekte, z.B. Domain-Auswahl, Marke
    • Businessplan (Ziele, Zielgruppe, Analysen, Finanzen)
    • Lastenheft (Elemente, Anforderungen, Pflichtenheft)
    • Produktauswahl und -präsentation, Preisgestaltung
    • Online Shop-Varianten / - Auswahl / -Aufbau
    • Online Shop Relaunch, Erweiterungen
    • Registrierung, Versandoptionen, Bezahlmöglichkeiten
    • Beschaffung, Versand, Retouren, Beschwerdemanagement

    Marketing und Vertrieb im Online-Handel

    • Marketplaces und Dropshipping
    • Marketing: klassische Kanäle und Online-Werbung
    • Printwerbung, Social Media Marketing
    • Affiliate- und Bannerwerbung, Newsletter
    • Suchmaschinenmarketing, Content
    • Shopbasiertes Marketing, After Sales
    • Projektorganisation und Qualitätssicherung
    • Controlling, Kennzahlen
    • Datenerfassung, Google Analytics
    • Conversion Funnel, Tipps

    Datenanalyse mit Python

    • Planung und Programm
    • Compiler und Interpreter
    • Vorteile von Python
    • Installation von Python
    • Programmablaufplanung
    • Programmieren mit Python
    • Sammlungen und Dictionarys
    • Fehleranalyse, Verzeichnisse
    • Grafische Benutzeroberlfäche (GUI)

    Datenbanken (DBMS, ERM, SQL, XAMPP)

    • Konzeption von relationalen Datenbanken
    • Datenbanken und Datenbankmanagementsysteme
    • Schlüssel in Datenbanken
    • Normalisieren von Tabellen
    • Das Entity-Relationship-Modell (ERM)
    • Erstellung und Nutzung von Datenbanken mittels SQL
    • SQL-Befehle und SQL-Joins
    • Einbindung von SQL in PHP
    • Anlegen einer Datenbank mit XAMPP
    • Anlagen einer kompletten Datenbank

    Einführung in die Digitalisierung

    • Definition "Digitalisierung" und "Digitale Transformation"
    • Praktische Umsetzung, Agilität
    • Big Data im Überblick, die 9V von Big Data
    • Entwicklung der Terminologie
    • Arten von Daten, Prognose Datenvolumen
    • Nutzen vs. Nutzung von Big Data
    • Ziele der Datensammlung und Nutzung
    • Internet of Things, Cloud Computing
    • Künstliche Intelligenz, Robotik, Nanobots
    • Fokussierung auf den Kundennutzen
    • Digitale Arbeiten und lebenslanges Lernen
    • Digitale Wirtschaft und Wandel der Unternehmenskultur
    • Die Crowd - Verwendung und Anwendungsgebiete
    • Seamless Commerce, Industrie 4.0
    • Gesellschaft 5.0, Arbeit und Einkommen 5.0
    • Anforderungen an die Politik, "Moderner Staat"
    • "Digitales Ich" als Abbild des Nutzerverhaltens
    • Grundlagen der digitalen Geschäftsmodellentwicklung
    • Das DVC Framework - von einfach zu komplex
    • Technologien und Methoden, z.B. Business Model Canvas

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