Content Data Analytics mit Zusatzqualifikation Data Science

Im Anschluss an diese Maßnahme verfügen Sie über fortgeschrittene Kenntnisse in den Bereichen Content Data Analytics und Data Science. Sie lernen, wie Sie relevante Daten analysieren und interpretieren können, um Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus entwickeln Sie Fähigkeiten im Bereich des Content Marketings sowie des Suchmaschinenmarketings (SEO) und können Datenbanken mit SQL verwalten. Sie erlernen fortgeschrittene Excel-Funktionen sowie die Programmiersprache Python, um Daten effizient zu bearbeiten. Diese Qualifikationen ermöglichen es Ihnen, in verschiedenen Bereichen wie Datenanalytik, Content-Marketing, Suchmaschinenoptimierung und weiteren verwandten Feldern tätig zu werden.

Content Strategy und Content Production

• Analyse des Marktes und der Zielgruppen
• Keywords und Suchtrends und Format- und Kanalplanung
• Redaktionsplanung, Workflows und Prozesse
• Die Content-Produktion
• Websiteoptimierung und Content-Distribution

Suchmaschinenoptimierung (SEO)

• Suchmaschinen-Relevanz und Wettbewerbsanalyse
• Google-Optimierung und Mobile Clients
• Einführung in SEO und Ziele von SEO
• Keywordrecherche und Keywordeigenschaften
• Onpage-Optimierungen
• Offpage-Optimierungen

Statistik und Data Analysis

• Grundlagen der Statistik
• Mittelwert, Varianz und Standardabweichung
• Korrelation und lineare Regression
• Schätzungen in der Statistik
• Stichproben und Konfidenzintervalle

Machine Learning und Datenmodellierung

• Einführung in Machine Learning
• Lineare Regression
• Multiple Regression
• Logistische Regression
• Decision Trees

Unsupervised Learning und Neuronale Netze

• Einführung in Unsupervised Machine Learning
• K-Means Clustering
• Einführung in Neuronale Netze
• Backpropagation
• Aktivierungsfunktionen
• Praxisarbeit: Programmierung Neuronales Netzwerk

Programmierung und Data Science Tools

• Einführung in Pandas und Dataframes
• Datenreinigung
• Datenvisualisierung
• Einführung in PyTorch
• Hyperparameteroptimierung
• Tensoren

Datenbanktechnologie

• Einführung in relationale Datenbanken
• Datenbankmodellierung und Namenskonventionen
• Normalisierung und Normalformen
• Datentypen und Keys
• Indizes
• Physische Modellierung und Views
• SELECT, JOIN und GROUP BY
• Anwendung von verschiedenen komplexen SELECTs

Cloud Computing und Softwarecontainer

• Einführung in die Terminologie von Cloud Computing
• Kostenkalkulation von Cloud Computing
• Compliance-Überlegungen
• Theoretische Grundlagen von Softwarecontainern
• Grundlagen und Verwendung von Docker
• Grundlagen und Verwendung von Kubernetes
• Auswahl von IaaS-Anbietern

Excel-Datenanalyse

• Datenanalyse mit Pivot
• Erstellen von professionellen Diagrammen
• Verstehen und Anwenden von Verweisfunktionen

Präsentationstechniken

• Einleitung und Vorbereitung von eigenen oder fremden Präsentationen
• Visualisierung und Medien
• Präsentationspraxis

Data Structures und Programmierung

• Datenstrukturen
• Standard-Datentypen
• Funktionen
• Ein-und Ausgabe
• Definition von Klassen

Weiterführende Spezialisierungen

• Objektorientiertes Modellieren
• Textverarbeitung
• Datenbanken
• Testen und Tuning
• XML und JSON

Zusätzliche Skills und Technologien

• Nutzung von ChatGPT: Anwendungsmöglichkeiten und Potenziale
• Interaktive Konversation: dialogbasierte Nutzung von ChatGPT
• Anwendungsdesign für ChatGPT: Strukturierung von Benutzerschnittstellen
• Kontextsensitivität in ChatGPT: Verbesserung der Antworten durch Kontextverständnis
• Herausforderungen und Limitationen
• Einführung in NumPy und Messdatenverarbeitung