SEA Manager (m/w/d) - mit Data Science-Spezialisierung - Qualifizierung im Online-Marketing

In dieser Weiterbildung bereiten wir dich auf eine Tätigkeit als Spezialist in der Datenanalyse in der Suchmaschinenwerbung ( kurz: SEA ) vor. Nach Abschluss der Weiterbildung bist du befähigt, vertiefende Datenerhebungen im Online-Marketing und speziell in SEA-Kampagnen vorzunehmen und diese Daten aufzubereiten, zu analysieren und zu visualisieren.

Grundlagen des Online-Marketings

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

Google Ads und Suchmaschinenmarketing

• Suchmaschinenmarketing und Google
• Google-Ads-Login, Navigation im Google-Ads-Konto und Google-Ads-Kampagnen
• Vorbereitung einer Google-Ads-Kampagne, Spezielle Google-Ads-Werbestrategien: Remarketing

Data Science Basics und Data Visualization

• Einführung in Pandas und Dataframes, Datenreinigung, Datenvisualisierung
• Einführung in Machine Learning, Lineare Regression, Multiple Regression, Logistische Regression

Weiterführende Data Science Methoden

• Decision Trees, Einführung in Unsupervised Machine Learning, K-Means Clustering
• Einführung in Neuronale Netze, Signalübertragung in Neuronalen Netzen, Backpropagation, Aktualisierung der Gewichte
• Einführung in PyTorch, Automatische Bilderkennung

Business Intelligence und Reporting

• Datenmodellierung in Power BI Desktop, Gestaltungsregeln für Reports und Dashboards
• Fallbeispiele für das Erstellen von Power BI Reports, Zielgruppenorientiertes Reporting
• Einführung in Tableau und Verstehen von Datenmodellierung, Erstellen von interaktiven Dashboards

Integration und Anwendung analytischer Tools

• Aggregationen, Berechnungen und Parameter, Integration Python, R, MATLAB und Einstein Discovery
• Erstellen von Umsatzkarten und Visualisierung von Verkaufsdaten, Erstellen von Reporten inklusive Dashboard mit Interaktivität

Statistische Analysen und Data Management in R

• Datenmanagement und diskriptive Statistiken in R, Umgang und Untersuchung von Datensätzen sowie Skalenbildung
• Diagramme in ggplot2, Vertiefung Diagramme und Teilprüfungsleistung 2, Modifizieren von Diagrammen
• Streudiagramme, Korrelationsdiagramme und analytische Tests, T-Test, T-Test für abhängige und unabhängige Stichproben, Einfaktorielle Anova, Regressionsanalysen, Anwendung von R in der Forschung