In dieser Weiterbildung erlernen Sie den Einsatz von statistischen Methoden im Bereich des maschinellen Lernens zur Optimierung von Suchmaschinen. Sie werden in die Lage versetzt, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, um die Sichtbarkeit von Webseiten zu verbessern. Ein Schwerpunkt liegt auf der Anwendung von statistischen Methoden zur Entwicklung effektiver SEO-Strategien. Sie erwerben Kenntnisse über verschiedene statistische Methoden, darunter die lineare Regression und Bayes’sche Optimierung, und lernen, diese im Kontext des maschinellen Lernens anzuwenden. Zudem setzen Sie sich mit der Hyperparameteroptimierung auseinander, um die Leistung von Machine-Learning-Modellen zu steigern. Ein weiterer Fokus liegt auf der Anwendung von statistischen Methoden zur Analyse von Nutzerverhalten und Suchanfragen. Durch praktische Übungen und Fallstudien wenden Sie die erlernten statistischen Methoden direkt an und vertiefen Ihr Verständnis für deren Einsatz in der Suchmaschinenoptimierung. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, statistische Methoden gezielt einzusetzen, um die Performance von Webseiten zu analysieren und zu optimieren.
- Kenntnisse im Bereich statistischer Methoden und deren Nutzen im Machine Learning
- Grundlegende Algorithmen: lineare/logistische Regression
- Vertiefung in Support Vector Machines (SVM) mit Fokus auf statistische Methoden
- Neuronale Netze und Deep Learning
- Anwendungen aus dem Bereich statistischer Methoden: Merkmalserstellung und Normalisierung
- Praktische Anwendung: Modelltraining und Modellperformance
- Fortgeschrittene Techniken unter Berücksichtigung statistischer Methoden
- Unüberwachtes Lernen: Clustering
- Aktuelle Trends im maschinellen Lernen und Ausblick in die Zukunft
SEO-Grundlagen und Anwendungsbereiche
- Einführung in SEO mit Bezug zu statistischen Methoden
- Erläuterung der wichtigsten KPIs im SEO-Bereich
- Keywordrecherche mit Fokus auf statistische Methoden
- Onpage-Optimierungen
- Offpage-Optimierungen
Online-Marketing-Kompetenzen
- Einführung ins Online-Marketing mit Kenntnissen zu statistischen Methoden
- Suchmaschinenwerbung (SEA)
- Social Media Marketing, Content Marketing, E-Mail Marketing und Employer Branding unter Einsatz statistischer Methoden
- Video Marketing und Mobile Marketing
- Voice Marketing und Augmented und Virtual Reality mit Fokus auf statistische Methoden
- Customer Journey im Online-Shop und Display Marketing
Offline-Marketing-Verständnis
- Grundlagen des Offline-Marketings unter Einbeziehung statistischer Methoden
- Printmedien, Außenwerbung und Werbeartikel
- Eventmarketing und Empfehlungsmarketing mit Berücksichtigung statistischer Methoden
- Sponsoring, Public Relations und CSR
Entwicklungsumgebung und Programmiergrundlagen
- Installation und Einrichtung von Python mit Anwendungen aus den statistischen Methoden
- Python im interaktiven Modus
- Grundlegende Programmierkonzepte mit Fokus auf statistischen Methoden
- Datenstrukturen, Standard-Datentypen
- Funktionen, Datenbanken
Datenanalyse und -visualisierung
- Einführung in die Datenanalyse und Datenvisualisierung mit Bezug zu statistischen Methoden
- Testen und Tuning
- XML und JSON mit statistischen Methoden als Basis
- Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen
- Einführung in NumPy und Messdatenverarbeitung mit Fokus auf statistische Methoden
Webentwicklung und Styling-Grundlagen
- HTML-Elemente für Seitenstrukturierung unter Berücksichtigung statistischer Methoden
- Gestalten von Listen, Tabellen und Grafiken mit CSS
- Responsive Layouts mit CSS und Anwendungen aus den statistischen Methoden
- Textgestaltung mit CSS
- Stylen von HTML-Formularen mit CSS unter Verwendung statistischer Methoden
- Grundlegender Aufbau von HTML-Dokumenten
- Grafiken und Multimedia mit Fokus auf statistische Methoden
- Einführung in dynamische Websites via JavaScript
- Einführung in Cascading Stylesheets (CSS)