Zusammenfassung
Zielgruppe
Personen aus allen Fachbereichen, die Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten haben und die Scrum-Projektmanagementmethode (PSM I) erlernen möchten.
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Computer-Kenntnisse. 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
Einführung, Funktionen einer Suchmaschine
SEO-Grundlagen und SEO-Maßnahmen
Keyword-Analyse, Vorgehen und Tools
Onpage- und Offpage-Optimierung
SEO-Content, Strategie
Analyse und Optimierung
Google Ads, Google Keyword Planer
SEA - Kampagnen, Anzeigengruppen, Anzeigen
Kampagnenaufbau und -einstellungen, Strategie
Suchnetzwerk, Display Ads Netzwerk
Auswertung und Optimierung
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
Digitale Medienstrategie und digitale Identität
Digitale Marken und Medien
Medien Management
Lasten- und Pflichtenheft
Medien Technik und Gestaltung
Content Management Systeme und Prozesse
Aspekte bei der Medien- und Content-Distribution
Kennzahlen und Erfolgsmessung
Definition "Agilität", das Agile Manifesto
Grundlagen der Empirie, empirische Produktentwicklung
Inspektion und Adaption, Transparenz
Evolution von Scrum®️
Das Scrum®️ Framework
Fünf Werte in Scrum®️
Charakteristiken eines Scrum®️ Teams
Verantwortlichkeiten im Sprint
Profil und Charakteristiken des Scrum®️ Masters
Ergebnisverantwortlichkeiten des Scrum®️ Masters
Product Owner und Developer
Die Scrum®️ Events im Scrum®️ Guide
Die Scrum®️ Artefakte - 3 Artefakte / 3 Commitments
Definition of Done
Tipps und Praktiken
Vorbereitung auf die Prüfung bei scrum.org
Definition und Abgrenzung
Von der Idee zum Projekt
Ansätze im Projektmanagement
Projektstart und erste Schritte
Rollen im Projektmanagement
Risiken und Chancen
Phasen und Meilensteine
Zeit- und Ressourcenplanung
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
Einführung und Überblick
Excel als Datenbank
Strukturierung von Tabellen
Verwendung von Formeln und Zellinhalten
Filtern und Sortieren von Daten
Basiswissen über Namen und Techniken beim Einsatz von Namen
Gliederung von Tabellen
Formeln und Zellinhalte überwachen
Spezialfilter, Excel-Datenbanken und Analyse
Erstellung von Pivot-Tabellen
Trendanalysen, Datentabellen und Zielwertsuche
Szenarien und Matrizen
Diagramme und Grafiken
Daten importieren und exportieren
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
- Sie ermöglicht zeit- und geräteunabhängiges Lernen.
- Dein persönliches Dashboard stellt dir neue Lerninhalte unkompliziert zur Verfügung.
- Informiere dich hier über deinen Lernstatus und Fortschritte.
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FAQ – Weitere Fragen und Antworten
Zum Beispiel:
- durch die Agentur für Arbeit (SGB III) bzw. das Jobcenter (SGB II),
- durch den Rentenversicherungstragende oder
- durch den ESF (Europäischen Sozialfonds).
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