Machine Learning Spezialist (m/w/d) für Anwendungen in der Suchmaschinenoptimierung (SEO)

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in den Bereichen Machine Learning, SEO, Marketing Management sowie den Programmiersprachen Python, HTML und CSS. Sie wisse, wie Sie Machine Learning-Algorithmen für die Suchmaschinenoptimierung einsetzen können. Nach Absolvierung der Weiterbildung sind Sie in der Lage, Web-Anwendungen mit Python zu entwickeln, große Datenmengen zu verarbeiten und diese mithilfe von HTML und CSS ansprechend zu visualisieren. Zudem werden Ihnen grundlegende Kenntnisse im Marketing Management vermittelt, um Marketingstrategien zu entwickeln und umzusetzen. Die erlernten Fähigkeiten ermöglichen es Ihnen, als Machine Learning Spezialist (m/w/d) in der Suchmaschinenoptimierung tätig zu werden.

• Funktion und Nutzen von Machine Learning
• Grundlegende Algorithmen: lineare/logistische Regression
• Support Vector Machines (SVM)
• Neuronale Netze und Deep Learning
• Techniken: Merkmalserstellung und Normalisierung
• Praktische Anwendung: Modelltraining und Modellperformance
• Fortgeschrittene Techniken: Handhabung unausgewogener Daten
• Unüberwachtes Lernen: Clustering
• Aktuelle Trends im maschinellen Lernen und Ausblick in die Zukunft

• Einführung in SEO und Ziele von SEO
• Erläuterung der wichtigsten KPIs im SEO-Bereich
• Keywordrecherche und Keywordeigenschaften
• Onpage-Optimierungen
• Offpage-Optimierungen

• Einführung ins Online-Marketing: Suchmaschinenoptimierung (SEO)
• Suchmaschinenwerbung (SEA)
• Social Media Marketing, Content Marketing, E-Mail Marketing und Employer Branding
• Video Marketing und Mobile Marketing
• Voice Marketing und Augmented und Virtual Reality
• Customer Journey im Online-Shop und Display Marketing

• Einführung ins Offline-Marketing
• Printmedien, Außenwerbung und Werbeartikel
• Eventmarketing und Empfehlungsmarketing
• Sponsoring, Public Relations und CSR

• Installation und Einrichtung von Python
• Python im interaktiven Modus
• Grundlegende Programmierkonzepte
• Datenstrukturen, Standard-Datentypen
• Funktionen, Datenbanken

• Einführung in die Datenanalyse und Datenvisualisierung
• Testen und Tuning
• XML und JSON
• Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen
• Einführung in NumPy und Messdatenverarbeitung

• HTML-Elemente für Seitenstrukturierung
• Gestalten von Listen, Tabellen und Grafiken mit CSS
• Responsive Layouts mit CSS
• Textgestaltung mit CSS
• Stylen von HTML-Formularen mit CSS
• Grundlegender Aufbau von HTML-Dokumenten
• Grafiken und Multimedia
• Einführung in dynamische Websites via JavaScript
• Einführung in Cascading Stylesheets (CSS)