E-Commerce Produktentwicklung mit Data Science-Kompetenzen im Online Marketing
Zusammenfassung
Die Online-Weiterbildung im Bereich E-Commerce Produktentwicklung mit Data-Science-Kompetenzen im Online Marketing bietet dir die perfekte Kombination, um im digitalen Handel erfolgreich durchzustarten. Du lernst, wie du E-Commerce-Geschäftsmodelle entwickelst, Onlineshops realisierst und dabei auf User Experience und Cross Selling setzt. Mit fundierten Kenntnissen in Data Science und Python bekommst du das notwendige Handwerkszeug, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und deine Prozesse zu optimieren. Themen wie Künstliche Intelligenz, Shopmarketing und Google Analytics runden deine Weiterbildung ab. Zusätzlich vertiefst du dein Know-how in Scrum® und im Projektmanagement, um agil und zukunftsorientiert arbeiten zu können.
Zielgruppe
Personen aus allen Bereichen, die Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten im online Marketing haben
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Sicherer Umgang mit einem Computer. 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
Grundlagen für die Planung und Umsetzung eines E-Commerce-Unternehmens
Relevante Gesetze und Informationspflichten für den Onlinehandel
Basiswissen zu IT- Infrastruktur und Shop-Architektur Ansätzen
Die Grundlagen und Prinzipien der Shop-Gestaltung
Die Bedeutung der Nutzererfahrung für das E-Business
Marketing im E-Commerce
Die Grundlagen des Controllings im E-Commerce
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 "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
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
Einführung und Überblick
Excel als Datenbank
Strukturierung von Tabellen
Verwendung von Formeln und Zellinhalten
Filtern und Sortieren von Daten
Fortgeschrittene Anwendungen in MS Excel
Übersicht und Fachbegriffe
Erstellung von Pivot-Tabellen
Nutzung von Solver, Diagrammen und der SVERWEIS-Funktion
Import und Export von Daten
Erstellung von Trendtabellen und Verwendung der Zielwertsuche
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
So geht Lernen bei karriere tutor®
Lerne uns kennen und erhalte erste Einblicke in unsere Lernwelt
Hier kannst du dich schon vor Beginn deiner Weiterbildung oder Umschulung mit deiner zukünftigen Lernumgebung vertraut machen. Du erhältst Einblicke in Aufbau und Funktionen unserer Lernwelt sowie nützliches Wissen zur Beantragung des Bildungsgutscheins, das Beratungsgespräch beim Bildungsträger und der Auswahl der Bildungsmaßnahme.
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In nur 6 Minuten: Alles, was du über deine Weiterbildung wissen musst
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Zum Beispiel:
- durch die Agentur für Arbeit (SGB III),
- durch die Deutsche Rentenversicherung oder
- durch den Bildungsscheck.
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