Data Science Basics im Suchmaschinenmarketing In dieser Weiterbildung erlernen Sie die Grundlagen von Data Science und deren Anwendung im Suchmaschinenmarketing. Sie setzen sich intensiv mit dem Konzept von big data auseinander und verstehen, wie große Datenmengen im Marketingkontext genutzt werden können. Sie lernen, relevante big data zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren, um fundierte Marketingentscheidungen zu treffen. Dabei erwerben Sie Kenntnisse in der Datenaufbereitung, explorativen Datenanalyse und Visualisierungstechniken. Zudem werden Sie in die Lage versetzt, grundlegende Algorithmen des maschinellen Lernens auf big data anzuwenden, um Muster und Trends im Nutzerverhalten zu identifizieren. Die Weiterbildung kombiniert theoretische Inhalte mit praktischen Übungen. Anhand von Fallstudien und realen big data-Sets wenden Sie die erlernten Methoden direkt an und vertiefen Ihr Verständnis für deren Einsatz im Suchmaschinenmarketing. Nach Abschluss sind Sie in der Lage, big data effektiv im Suchmaschinenmarketing einzusetzen, um Kampagnen zu optimieren und zielgerichtete Strategien zu entwickeln.

Data Science Grundlagen im Online Marketing
  • Grundlegende statistische Kenngrößen mit Fokus auf big data
  • Einführung in Pandas und Dataframes
  • Datenreinigung im Kontext von big data
  • Datenvisualisierung
  • Anwendungen aus dem Bereich big data im Machine Learning
  • Multiple Regression und Logistische Regression
  • Unsupervised Machine Learning und K-Means Clustering mit Beispielen für big data
  • Einführung in Neuronale Netze, Signalübertragung in Neuronalen Netzen und Backpropagation

Suchmaschinenmarketing (SEM): SEO und SEA Grundlagen
  • Suchmaschinenmarketing und Google unter Berücksichtigung von big data
  • Google-Ads-Login, Navigation im Google-Ads-Konto und Google-Ads-Kampagnen
  • Strategien im Kampagnenmanagement mit Fokus auf big data
  • Reporting und Conversion-Tracking, größten Google-Ads-Fehler
  • Grundlagen von SEO und Ziele von big data in der Suchmaschinenoptimierung
  • Erläuterung der wichtigsten KPIs im SEO-Bereich
  • Keywordrecherche und Keywordeigenschaften im Zusammenhang mit big data

Vertiefung Data Science Techniken im Marketing
  • Hyperparameteroptimierung und Praxisarbeit: Optimierung Neuronales Netzwerk im Rahmen von big data
  • Tensoren und Transfer Learning
  • Datenvisualisierung geographischer Daten mit Bezug auf big data
  • Automatische Bilderkennung und Aktualisierung der Gewichte
  • Einführung in PyTorch und Aktivierungsfunktionen im Kontext von big data

Optimierung und Analyse im Suchmaschinenmarketing
  • Keyword-Gruppierung und Keywords: Keyword-Set, Keyword-Recherche mit Methoden aus big data
  • Optimierung von Webseitenstruktur und Ladezeiten und Vermeidung von Duplicate Content
  • Onpage-Optimierungen und Offpage-Optimierungen mit Fokus auf big data
  • Lineare Regression