Data Science für Marketing

Next Date:
Termin auf Anfrage
Total Duration:
8 Stunden in 1 Tag
Internship:
Nein
Teaching Languages:
  • Deutsch
Type of Course:
  • Weiterbildung 
Type of Provision:
  • Angebote für Unternehmen Jetzt Anfragen
  • Virtuelles Klassenzimmer 
  • E-Learning 
Execution Time:
  • Abendveranstaltung
  • Tagesveranstaltung
  • Wochenendveranstaltung
min. Participants:
3
max. Participants:
12
Price:
€1,071 - Gesamtpreis pro Tag für Veranstaltungen bis drei (3) Teilnehmern.
Type of Qualification:
Zertifikat/Teilnahmebestätigung 
Final Examination:
Nein
Qualification Title:
keine Angaben
Certifications of the Course:
  • Nicht zertifiziert
Courses for Women only:
Nein
Childcare:
Nein
Link to Course:
Quantity of Details:
Suchportal Standard Plus

Target Groups:
Interessenten mit abgeschlossener Berufsausbildung oder Berufserfahrungen im Medienbereich, Kommunikationsbereich oder kaufmännischen Bereich, die sicher im Umgang mit dem PC sind sowie eine Affinität zum Internet und digitalen Medien haben und die sich im Thema: Data Science für Marketing weiterbilden wollen.
Professional Requirements:
Keine besonderen Anforderungen.
Technical Requirements:
Keine besonderen Anforderungen.
Classification of the Federal Employment Agency:
keine Angaben

Contents

Das Marketing verändert sich direkt vor unseren Augen, und dieser Wandel wird von Daten angeführt.


Moderne Marketer müssen Daten und Analysen wie nie zuvor verstehen und in der Lage sein, mit Datenwissenschaftlern in multidisziplinären Umgebungen zu arbeiten. Ebenso müssen Fachleute mit einer Data Science-Ausbildung lernen, wie sie ihren Beitrag bei der Zusammenarbeit mit Marketing- und Vertriebsspezialisten maximieren können.

Sie erfahren, wie Sie mithilfe spezieller Data Science Sprachen und Tools wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen gewinnen können. Lernen Sie, wie man mit der Verwendung von R, Python und Tableau zur Datenmodellierung und Leistungsbewertung arbeitet.

Software-Installation
- R installieren
- Python installieren
- Tableau installieren
- Einweisung in die Benutzeroberfläche von R, Python und Tableau

Daten, explorative Analyse und Leistungsanalyse
- Überblick und Fallstudie
- Explorative Analyse mit R
- Explorative Analyse mit Python
- Explorative Analyse mit Tableau

Inferenz- und Regressionsanalyse
- Überblick und Fallstudie
- Regression mit R
- Regression mit Python
- Regression mit Tableau

Vorhersage
- Überblick und Fallstudie
- Vorhersage mit R
- Vorhersage mit Python
- Vorhersage mit Tableau

Cluster-Analyse
- Überblick und Fallstudie
- Clusteranalyse mit R
- Clusteranalyse mit Python
- Cluster-Analyse mit Tableau

Conjoint-Analyse
- Überblick und Fallbeispiel
- Conjoint-Analyse mit R
- Conjoint-Analyse mit Python
- Conjoint-Analyse mit Tableau

Best Practices
- Agiles Marketing
- Design und Durchführung von Marktexperimenten
- Stakeholder ausrichten


Data Science wird oft als die sexieste Karriere der Neuzeit bezeichnet. Sie werden lernen, wie Sie bestimmte Sprachen anwenden können, um zuverlässige Einblicke in große Datensätze zu gewinnen. Sie werden spezifische Fallstudien und Werkzeuge kennenlernen, die Sie benötigen, um eine Transformation in Ihrem Unternehmen herbeizuführen. Sie werden dadurch in der Lage sein, die drei führenden Softwarepakete für die Datenmodellierung und Leistungsbewertung effektiv zu nutzen. Es geht los mit den Programmiersprachen R und Python. Beide sind die führenden Programmiersprachen und Anwendungsframeworks für Data Science. Und dann nutzen Sie Tableau verwenden, den Marktführer für Data Analyse und Datenvisualisierung. Sie werden auch drei primäre Best Practices für datengetriebenes Marketing so abdecken, dass Sie sie sofort anwenden können und in der Lage sind, kritische Datenmodellierung durchzuführen, um Erkenntnisse und Möglichkeiten zur Stärkung Ihrer Marketing-Performance zu identifizieren.


Die Weiterbildung "Data Science für Marketing" bieten wir Ihnen als Coaching, Workshop, Training - Live-Online und Vor-Ort an.

All statements without guarantee. The providers are solely responsible for the correctness of the given information.

Published on 26.03.2024, last updated on 03.07.2024