Aufbau der Weiterbildung

Diese Weiterbildung kombiniert zwei Kurse, um umfassende Kenntnisse im Bereich KI-gestütztes Marketing und Datenanalyse zu vermitteln. Die Module sind so konzipiert, dass sie aufeinander aufbauen und die Teilnehmenden befähigen, KI-Technologien strategisch im Marketing einzusetzen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Kurs 1: Marketing: Marketingstrategie mit KI
Zielsetzung des Kurses

Der Kurs vermittelt die Grundlagen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Marketing. Er fokussiert auf die datengestützte Navigation von Marketingaktivitäten und die Entwicklung intelligenter Marketingstrategien.

Inhalte
  • Einführung in KI im Marketing
  • Grundlagen der datenbasierten Entscheidungsfindung
  • Zielgruppensegmentierung mit KI
  • Customer Journey und KI-gestützte Ansätze
  • Überblick über KI-Tools und Technologien im Marketing
  • Content-Planung und -Personalisierung durch KI
  • Social Media Marketing und KI
  • Kampagnenplanung mit KI-Unterstützung
  • Performance-Marketing und KI-Analyse
  • Conversion-Optimierung durch künstliche Intelligenz
  • Ethik, Datenschutz und rechtliche Aspekte im KI-Marketing
  • Entwicklung einer KI-basierten Marketingstrategie
  • Erfolgsmessung und KPIs im KI-Marketing
  • Zukunftstrends und Innovationen im KI-Marketing

Lernziele
  • Verständnis der Rolle von KI im modernen Marketing
  • Anwendung von KI-basierten Methoden zur Zielgruppenanalyse und -ansprache
  • Implementierung von KI-Tools zur Optimierung von Marketingkampagnen
  • Entwicklung und Bewertung von KI-gestützten Marketingstrategien

Kurs 2: KI-gestützte Datenanalyse
Zielsetzung des Kurses

Der Kurs vermittelt die Fähigkeit, mit KI-gestützten Analysen verborgene Muster in Daten zu erkennen und handlungsrelevante Erkenntnisse für Geschäftsstrategien zu gewinnen.

Inhalte
  • Mein KI-Analyse-Cockpit mit Co-Pilot
  • Datenaufbereitung und -visualisierung
  • Der KI-Code-Beschleuniger: Automatisieren mit GitHub Copilot
  • Die KI-Analyse-Pipeline: Vom Rohdatum zur Business-Strategie
  • Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Überwachtes Lernen - Konzepte und Anwendungen
  • Der eigene KI-Motor: Lokale KI mit Knime & Abschlussprojekt
  • Unüberwachtes Lernen und Clustering
  • Datenbereinigung
  • Deep Learning in der Datenanalyse
  • Feature Engineering und Dimensionality Reduction
  • Modellbewertung und Performance-Metriken
  • Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen
  • Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse
  • Einsatz von KI-gestützten Analysetools und Softwarelösungen
  • Praxisprojekt: Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse

Lernziele
  • Anwendung von KI-Tools zur Datenaufbereitung und -visualisierung
  • Verstehen und Anwenden von Konzepten des maschinellen Lernens
  • Aufbau und Bewertung von KI-Modellen für die Datenanalyse
  • Implementierung von KI-gestützten Analysen in praktischen Projekten
  • Berücksichtigung ethischer und datenschutzrechtlicher Aspekte bei der KI-Analyse

Berufsperspektiven

Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten im Marketing, der Datenanalyse und im strategischen Management. Absolventinnen und Absolventen sind qualifiziert für Aufgaben, die die Analyse von Marktdaten, die Konzeption und Umsetzung von KI-gestützten Marketingkampagnen sowie die strategische Nutzung von Daten zur Geschäftsoptimierung umfassen. Mögliche Einsatzfelder liegen in Marketingabteilungen, Agenturen und Unternehmen, die KI zur Effizienzsteigerung und zur Gewinnung von Wettbewerbsvorteilen einsetzen.