In dieser Weiterbildung erwerben Sie fundierte Kenntnisse in der Analyse von Social-Media-Daten und erweitern Ihr Wissen im Bereich Cloud Computing. Sie lernen, Daten aus sozialen Netzwerken systematisch zu erfassen, zu interpretieren und für strategische Entscheidungen im Marketing zu nutzen. Ein besonderer Fokus liegt auf der Anwendung von social ads, um die Reichweite und Effektivität Ihrer Kampagnen zu steigern. Sie werden in die Lage versetzt, verschiedene Analysetools einzusetzen, um den Erfolg von social ads zu messen und zu optimieren. Zudem erlernen Sie die Grundlagen des Cloud Computing, um große Datenmengen effizient zu speichern und zu verarbeiten. Durch die Kombination dieser Fähigkeiten können Sie social ads gezielt einsetzen und deren Performance kontinuierlich verbessern. Die Weiterbildung umfasst praxisorientierte Übungen, in denen Sie eigene social ads-Kampagnen entwickeln und analysieren. Durch Fallstudien und Projektarbeiten wenden Sie das erlernte Wissen direkt an und vertiefen Ihre Fähigkeiten im Umgang mit social ads. Nach Abschluss sind Sie in der Lage, social ads strategisch zu planen, durchzuführen und deren Erfolg mithilfe von Datenanalysen und Cloud-Technologien zu bewerten. Dies ermöglicht Ihnen, Marketingstrategien datenbasiert zu optimieren und an aktuelle Marktanforderungen anzupassen.

Grundlagen der Programmierung und Datenstruktur
  • Grundlagen im Bereich social ads und deren Anwendung auf Datenstrukturen
  • Ein-und Ausgabe
  • Textverarbeitung, mit Fokus auf social ads
  • Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen

Entwicklungsumgebung und Tools
  • Anwendungen aus dem Bereich social ads mit Python-Skripten
  • Grafische Benutzungsoberflächen mit tkinter
  • Dynamische Websites-CGI und WSGI im Kontext von social ads
  • XML und JSON

Datenanalyse und -verarbeitung
  • Kenntnisse im Bereich social ads in Verbindung mit NumPy und Messdatenverarbeitung
  • Einführung in Pandas und Dataframes
  • Datenreinigung mit Bezug zu social ads
  • Datenvisualisierung

Machine Learning Grundlagen
  • Grundlagen von social ads in der Anwendung auf Machine Learning
  • Logistische Regression
  • Vertiefung in Decision Trees im Zusammenhang mit social ads
  • Einführung in Unsupervised Machine Learning
  • K-Means Clustering

Neuronale Netzwerke und Deep Learning
  • Praxisorientierte Einführung in Neuronale Netze mit Bezug zu social ads
  • Signalübertragung in Neuronalen Netzen
  • Backpropagation unter Berücksichtigung von social ads
  • Praxisarbeit: Programmierung Neuronales Netzwerk
  • Einführung in PyTorch mit Blick auf social ads
  • Tensoren
  • Transfer Learning und dessen Einsatz für social ads
  • Erzeugung synthetischer Daten

Datenbankmanagement
  • Aufbau relationaler Datenbanken für Anwendungen aus dem Bereich social ads
  • Datenbankmodellierung und Namenskonventionen
  • Normalisierung und Normalformen mit Fokus auf social ads
  • Datentypen und Keys
  • Indizes im Zusammenhang mit social ads
  • SELECT, JOIN und GROUP BY
  • Ändern von Daten über INSERT, UPDATE und DELETE im Kontext von social ads
  • Erstellung eines ERM

Social Media und Online Marketing
  • Social Media als Marketingdisziplin mit Bezug auf social ads, Markenbekanntheit, Kundengewinnung und Sales
  • Social Media mit Strategie: Kanal-Auswahl, Definition von KPIs, Content-Strategie, Mediabudget-Planung und Erfolgsmessung
  • Facebook: Grundeinstellungen, Content-Strategie, Publishing und Community Management mit Fokus auf social ads
  • Instagram: Zielgruppen, Account-Gestaltung und Content-Produktion
  • Social Media Monitoring und Online Reputation Management im Kontext von social ads: Einstieg ins Monitoring, Tools, Kennzahlen und Ergebnisse und Handhaben von Shitstorms
  • Messenger Marketing: Messaging-Apps, Facebook Messenger, Chatbots, Snapchat und WhatsApp mit Anwendungen aus dem Bereich social ads

SEO und Monitoring
  • Einführung in SEO und Ziele von SEO mit Berücksichtigung von social ads
  • Erläuterung der wichtigsten KPIs im SEO-Bereich
  • Keywordrecherche und Keywordeigenschaften im Kontext von social ads
  • Tracking und Monitioring

Cloud Computing und Infrastruktur
  • Grundlagen der Terminologie von Cloud Computing unter Einbindung von social ads
  • Kostenkalkulation von Cloud Computing
  • Compliance-Überlegungen mit Bezug zu social ads
  • Auswahl von IaaS-Anbietern
  • Grundlagen und Verwendung von Docker in Verbindung mit social ads
  • Installation und Verstehen von Ansible

Präsentation und Visualisierung
  • Visualisierung und Medien mit Fokus auf social ads
  • Präsentationspraxis
  • Datenanalyse mit Pivot im Kontext von social ads
  • Erstellen von professionellen Diagrammen

Hauptkurs