Datenanalyse und Data Science im E-Commerce
Zusammenfassung
Die Online-Weiterbildung für Datenanalyse und Data Science im E-Commerce vermittelt dir das nötige Know-how, um den digitalen Handel erfolgreich zu gestalten. Du lernst, E-Commerce-Geschäftsmodelle zu entwickeln, Onlineshops zu optimieren und Daten effizient für strategische Entscheidungen zu nutzen.
Mit Python und SQL erwirbst du wichtige Programmier- und Datenbankkenntnisse, um große Datenmengen zu analysieren. Außerdem tauchst du in die Welt der Künstlichen Intelligenz, Big Data und Customer Experience ein und lernst, wie du moderne Technologien wie Blockchain und IoT im E-Commerce erfolgreich einsetzen kannst. Werde zur Datenexpertin oder zum Datenexperten und bringe deine E-Commerce-Projekte auf das nächste Level!
Zielgruppe
Mitarbeiter (m/w/d) aus allen Bereichen, die in der E-Commerce Branche tätig werden möchten und Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten haben.
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Grundlagenkenntnisse in der Computernutzung und in der Digitalisierung. Fortgeschrittene Englisch-Kenntnisse.
Unterrichtszeiten: Vollzeit/Teilzeit
Der Start der Online-Weiterbildung ist jede Woche am Montag.
Die Unterrichtszeiten sind in Teilzeit und berufsbegleitend von montags bis freitags von 09:00 bis 13:00 Uhr und in Vollzeit von 09:00 bis 16:30 Uhr.
Du kannst an unseren Online-Weiterbildungen bequem von zu Hause aus oder – bei Bedarf – online von einem unserer über 200 Lernstandorte teilnehmen. Dort sorgen wir für eine ruhige Lernumgebung und eine sichere Internetverbindung.
Das wirst du lernen
E-Commerce-Geschäftsmodelle im Überblick
Rechtliche Grundlagen - Marken, Domain-Auswahl u.a.
Aufbau und Entwicklung Businessplan, Lastenheft
Online Shop-Erstellung, Online Shop-Relaunch
User Experience, Cross Selling
Mobile Seiten, App, Seitenoptimierung
Registrierung, Versand- und Bezahloptionen
Beschaffung, Versand, Retouren und Beschwerden
Dropshipping, Amazon, eBay - als mögliche Alternativen
Marketing - Printwerbung
Einsatz von Online Marketing im E-Commerce
Shopbasiertes Marketing
Vertrieb - After Sales
Organisation und Qualitätssicherung
Erfolgsmessung, Kennzahlen/KPIs, Google Analytics
Die Grundlagen der Programmierung
Dictionaries, Verschachtelung
Code Testing, insbes. Funktionen, Klassen
Einführung in die Programmiersprache Python
Dateien und Ausnahmen
Klassen
Standardbibliotheken von Python
Funktionen
Benutzereingaben und while-Schleifen
Variablen und einfache Datentypen
if-Anweisungen
Arbeiten mit Listen, Einführung in Listen
Einführung in Datenbanken
Datentypen, Vorteile der Verwendung von Datentypen
Schlüssel in Datenbanken
Entitiy-Relationship-Modell (ERM)
Erstellung von Tabellen in Datenbanken
Structured Query Language (SQL) und die Anwendung
Basic SQL-Befehle, erweiterte SQL-Befehle, SQL-Joins
Speicher- und Leistungsoptimierung von Datenbanken
Sicherheit von Datenbanken
Datenbankmanagementsysteme
Hintergrund und Grundlagen der Digitalisierung
Digitale Technologie
Auswirkungen der Digitalisierung auf die Arbeitswelt und ökonomische Modelle
Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung für Gesellschaft und Individuen
Veränderte Bedingungen für Politik, Arbeit und Ökonomie
Kernfunktionen des DVC Frameworks
Digitale Geschäftsmodelle Einführung
Digitale Transformation und das DVC Framework
Digitale Umwelt und das DVC Framework
Das DVC-Framework und:
Transaktionskostentheorie
Graphentheorie
Informationstheorie
Entscheidungstheorie
Spieltheorie
Künstliche Intelligenz (KI)
Internet of Things als Grundlage der Digitalisierung in Unternehmen
Definition eines Geschäftsmodells
Die neun Bausteine
Business Model Canvas
Value Proposition Design, Value Map
Definition und Theoretische Grundlagen für Date Science
Statistik
Grundlagen ausgewählter Methoden von Data Science
Integration von Data Science im Unternehmen
CRISP-DM Vorgehensmodell
Fallstudien
Einführung in Trustworthy AI
Rechtliche Rahmenbedingungen in der EU
Bias und vertrauenswürdige KI
Ethik und Fairness in KI-Systemen
Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI)
Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
Unsere Lernplattform
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