Digital Marketing Automation

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in Python für die Entwicklung von Fullstack-Webanwendungen. Sie sind in der Lage, SEO-Strategien zur Verbesserung der Online-Sichtbarkeit einzusetzen und digitale Geschäftsmodelle aufzubauen. Darüber hinaus erlernen Sie AI-Entwicklungstechniken, um maschinelles Lernen in Ihren Projekten zu integrieren. Mit diesen Fähigkeiten können Sie im Bereich Digital Marketing Automation tätig werden, indem Sie automatisierte Marketingkampagnen erstellen, Daten analysieren und Prozesse optimieren, um die Effizienz und den Erfolg Ihrer digitalen Marketingstrategien zu steigern.

Grundlagen der Webentwicklung und Programmierkonzepte

• Grundlegende Programmierkonzepte
• Datenstrukturen und Standard-Datentypen
• Python-Skripte und Funktionen
• Textverarbeitung und Datenbanken
• XML und JSON, Webprotokolle und Webformate
• Dynamische Websites-CGI und WSGI, Webarchitekturen
• Übungen zu Datensicherheit und Datenschutz

Webentwicklung Vertiefung und Softwarequalität

• Threads und Fehlerhandling
• Testen und Tuning von Webanwendungen
• Datensicherheit und Datenschutz
• Einführung in git und Software Engineering
• Erstellen einer kompletten Webanwendung
• Unit Tests, Deployment und Hosting
• Übungen zu git und Software Engineering

Webtechnologien und Frameworks

• Einführung in Node.js und Webarchitekturen
• Webservices: SOAP, REST und GraphQL
• Single Page Application mit React
• Datenbanken in der Webentwicklung
• Zusammenführen von Webservices und Datenbanken

Suchmaschinenoptimierung und Digital Marketing

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

Customer Experience und Marketing Automation

• Digitale Strategien, Omnichannel-Management und Tools
• Integration von Cloudcomputing und KI
• Messung und Management der Kundenerfahrung: CX-Metriken und KPIs
• Definition von Business-Modellen und Zielen digitaler Business-Modelle
• Prozess der wirtschaftlichen Bewertung

Chatbots und Automatisierung

• NLP-Grundlagen für Chatbots
• Aufbau eines einfachen Chatbots
• Fortgeschrittene Chatbot-Techniken
• Trainieren von Chatbot-Modellen
• Optimierung und Evaluation von Chatbots
• Multi-Channel Chatbots

UX und Infrastruktur

• UX-Design
• Infrastructure
• DVC-Framework
• Web-APIs und Optimierung für Barrierefreiheit