!Grundlagen des Online-Marketings *Einführung ins Online-Marketing: Suchmaschinenoptimierung (SEO), Suchmaschinenwerbung (SEA) *Social Media Marketing, Content Marketing, E-Mail Marketing und Employer Branding *Video Marketing, Mobile Marketing, Voice Marketing, Augmented und Virtual Reality *Customer Journey im Online-Shop und Display Marketing *Erfolgsfaktoren, Marktpositionierung und Zielgruppen !Google Ads und Suchmaschinenmarketing *Suchmaschinenmarketing und Google *Google-Ads-Login, Navigation im Google-Ads-Konto und Google-Ads-Kampagnen *Vorbereitung einer Google-Ads-Kampagne, Spezielle Google-Ads-Werbestrategien: Remarketing !Data Science Basics und Data Visualization *Einführung in Pandas und Dataframes, Datenreinigung, Datenvisualisierung *Einführung in Machine Learning, Lineare Regression, Multiple Regression, Logistische Regression !Weiterführende Data Science Methoden *Decision Trees, Einführung in Unsupervised Machine Learning, K-Means Clustering *Einführung in Neuronale Netze, Signalübertragung in Neuronalen Netzen, Backpropagation, Aktualisierung der Gewichte *Einführung in PyTorch, Automatische Bilderkennung !Business Intelligence und Reporting *Datenmodellierung in Power BI Desktop, Gestaltungsregeln für Reports und Dashboards *Fallbeispiele für das Erstellen von Power BI Reports, Zielgruppenorientiertes Reporting *Einführung in Tableau und Verstehen von Datenmodellierung, Erstellen von interaktiven Dashboards !Integration und Anwendung analytischer Tools *Aggregationen, Berechnungen und Parameter, Integration Python, R, MATLAB und Einstein Discovery *Erstellen von Umsatzkarten und Visualisierung von Verkaufsdaten, Erstellen von Reporten inklusive Dashboard mit Interaktivität !Statistische Analysen und Data Management in R *Datenmanagement und diskriptive Statistiken in R, Umgang und Untersuchung von Datensätzen sowie Skalenbildung *Diagramme in ggplot2, Vertiefung Diagramme und Teilprüfungsleistung 2, Modifizieren von Diagrammen *Streudiagramme, Korrelationsdiagramme und analytische Tests, T-Test, T-Test für abhängige und unabhängige Stichproben, Einfaktorielle Anova, Regressionsanalysen, Anwendung von R in der Forschung