Курс дает глубокое понимание основных аспектов онлайн-торговли, включая правовые основы, системы интернет-магазинов, стратегии онлайн-маркетинга, процессы оплаты и логистики, а также обслуживание клиентов. Кроме того, в рамках курса даются необходимые знания по статистике, позволяющие проверять наблюдения и правильно интерпретировать измеренные данные. В заключение курс посвящён анализу и визуализации данных. Вы научитесь целенаправленно использовать Python, а также базы данных SQL и NoSQL, а также работать с информационными панелями и технологиями текстового анализа (TextMining).
-
Тип степени: Сертификат "Электронная коммерция
Сертификат "Статистика и анализ данных"
Сертификат "Аналитика данных -
Итоговый экзамен: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
-
Время уроков: Полный рабочий деньС понедельника по пятницу с 8:30 до 15:35 (в праздничные дни с 8:30 до 17:10).
-
Язык обучения: Немецкий
-
Продолжительность: 12 Недели
Электронная коммерция
Основы электронной коммерции (около 1,5 дня)
Введение в электронную коммерцию и цифровую торговлю
Бизнес-модели и рамочные условия
Участники и факторы, способствующие развитию электронной коммерции
Онлайн-каналы сбыта: многоканальные стратегии, торговые площадки и перспективы агентского коммерции
Правовые аспекты (около 2,5 дней)
Правовые основы онлайн-торговли: информация о компании, общие условия и право на отказ от договора
Защита данных и Общий регламент по защите данных (GDPR)
Международная онлайн-торговля B2C
Регламент ЕС о безопасности продукции: General Product Safety Regulation (GPSR)
Регулирование платформ и искусственного интеллекта: DSA/DMA, а также Закон ЕС об искусственном интеллекте (обязанности, маркировка, классификация по степени риска)
Доступность (BFSG) и ответственность за качество продукции
Системы и дизайн интернет-магазинов (около 3 дней)
Сравнение систем интернет-магазинов, «headless» и «composable» коммерция
Юзабилити, пользовательский опыт (UX) и веб-дизайн без барьеров
Создание презентаций и описаний товаров с помощью искусственного интеллекта
Оптимизация процесса оформления заказа
Интернет-маркетинг и привлечение клиентов (около 3 дней)
SEO/SEA и контент-стратегии
Маркетинг в социальных сетях и социальная коммерция
Электронный маркетинг, партнерский маркетинг и маркетинг влиятельных лиц
Маркетинг на торговых площадках и ритейл-медиа
Персонализация на основе ИИ, системы рекомендаций и видимость в поисковых системах с ИИ (GEO/AEO)
Платежные системы и финансы (около 2 дней)
Способы оплаты и поставщики платежных услуг, мгновенные платежи и цифровые кошельки
«Купи сейчас, заплати позже» (BNPL)
Управление рисками, предотвращение мошенничества и управление дебиторской задолженностью
Контроллинг и ключевые показатели в онлайн-торговле
Логистика и выполнение заказов (около 2 дней)
Логистика электронной коммерции и варианты доставки
Системы управления складом и товарами
Управление возвратами и их оптимизация
Международная логистика и таможенное оформление
Устойчивая логистика и цифровой паспорт товара (DPP)
Обслуживание клиентов и CRM (около 2 дней)
Стратегии обслуживания клиентов в электронной коммерции
CRM-системы и меры по удержанию клиентов
Обслуживание клиентов с использованием ИИ: чат-боты, голосовые боты, омниканальная поддержка
Управление жалобами и разрешение конфликтов
Послепродажное обслуживание и обратная связь с клиентами
Веб-контроллинг и анализ данных (около 2 дней)
Инструменты веб-аналитики и их применение
Оптимизация конверсии и A/B-тестирование
Анализ данных, отслеживание KPI и отчетность
Отслеживание без использования файлов cookie и управление согласием
Работа над проектом (около 2 дней)
Для закрепления изученного материала
Презентация результатов проекта
Статистика и анализ данных
Основы статистики (около 6 дней)
Основы теории измерений (популяция, выборка, типы выборок, измерение, уровни шкалы).
Одномерная описательная статистика (частотные распределения, центральные меры, меры дисперсии, стандартизация, гистограммы, столбчатые диаграммы, круговые диаграммы, линейные диаграммы, коробчатые диаграммы)
Двумерная описательная статистика (меры корреляции, коэффициенты корреляции, кросстабы, диаграммы рассеяния, сгруппированные гистограммы)
Основы индуктивной выводной статистики (распределения вероятностей, нормальное распределение, выборочное распределение среднего, проверка значимости, проверка нулевой гипотезы, уровень значимости, размер эффекта, оценка параметров, доверительные интервалы, графики ошибок, анализ мощности, размер выборки)
Подготовка данных и их очистка с помощью соответствующего программного обеспечения
Описательный анализ
Визуализация статистических результатов
Анализ и интерпретация статистических результатов с помощью ИИ
Методы сравнения двух групп (около 5 дней)
z-тест, t-тест для одной выборки
t-тест для независимых и связанных выборок
Претест-посттест с двумя группами
Вспомогательные тесты значимости (тест Андерсона-Дарлинга, тест Райана-Джойнера, тест Левена, тест Бонета, тест значимости для корреляций)
Непараметрические методы (тест Вилкоксона, тест знаков, тест Манна-Уитни)
Анализ зависимостей (биномиальный тест, точный тест Фишера, тест хи-квадрат, кросс-табуляция, меры ассоциации)
Интерпретация результатов тестирования
Интерпретация результатов с поддержкой ИИ
Основы регрессионного анализа (около 2 дней)
Линейная регрессия
Интерпретация моделей
Интерпретация моделей с поддержкой искусственного интеллекта
Корреляционный анализ
Методы сравнения средних показателей нескольких групп (около 3 дней)
Однофакторный и двухфакторный дисперсионный анализ (ANOVA)
Пост-хок анализ
Интерпретация различий между группами
Многофакторный дисперсионный анализ (общая линейная модель)
Фиксированные, случайные, перекрестные и вложенные факторы
Методы множественных сравнений (Tukey-HSD, Dunnett, Games-Howell)
Анализ взаимодействия
Анализ мощности для дисперсионного анализа
Введение в проектирование экспериментов (DoE) (около 1 дня)
Полнофакторные и частичнофакторные экспериментальные схемы
Работа над проектом (около 3 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Аналитика данных
Введение в аналитику данных (около 1 дня)
Задачи, области применения и типичные сценарии использования аналитики данных
Процессы анализа данных и CRISP-DM
Роль аналитика данных и отличие от таких областей, как наука о данных, инженерия данных и бизнес-аналитика
Место искусственного интеллекта и машинного обучения в этой области
Python для анализа данных (около 1 дня)
Работа с Jupyter Notebooks
NumPy и Pandas для анализа данных
Импорт и экспорт данных из различных источников, например Excel и CSV
Выбор и преобразование данных
Подготовка данных и эксплоративный анализ данных (около 3 дней)
Очистка и преобразование данных с помощью Pandas
Работа с отсутствующими, ошибочными и аномальными данными
Объединение, группировка и агрегирование данных
Эксплоративный анализ данных и вывод первых выводов
Основы статистической обработки данных
SQL и управление данными (около 2 дней)
Реляционные базы данных и модели данных
Запросы и обработка данных с помощью SQL
Связки, агрегации и аналитические запросы
Взаимодействие SQL и Python в анализе данных
Качество данных и защита данных
Подключение и использование различных источников данных и систем баз данных
Визуализация данных и рассказывание историй на основе данных (около 2 дней)
Визуализация с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly
Выбор подходящих диаграмм и форм визуализации
Обработка и интерпретация результатов анализа
Рассказ на основе данных и коммуникация с учетом аудитории
Power BI и интерактивные информационные панели (около 2 дней)
Импорт и подготовка данных с помощью Power Query
Моделирование данных и связи
Основы DAX и показателей
Создание интерактивных отчетов и панелей мониторинга
Визуализация и представление ключевых показателей эффективности бизнеса
Обзор альтернативных решений в области бизнес-аналитики и визуализации
Анализ данных с использованием ИИ (около 2 дней)
Использование генеративного ИИ в рабочем процессе анализа данных
Подготовка, анализ и визуализация данных с помощью ИИ
Помощь в составлении запросов на Python и SQL
Составление подсказок для анализа данных и интерпретации результатов
Критическая оценка источников данных, а также выявление синтетических и неправдоподобных данных
Обеспечение качества, защита данных и ответственное использование ИИ
Бизнес-аналитика и основы статистики (около 2 дней)
Показатели и KPI в контексте предприятия
Описательная статистика и статистические взаимосвязи
Корреляция, причинно-следственная связь и простые регрессионные анализы
Основы доверительных интервалов и проверки гипотез
Интерпретация результатов анализа и выработка рекомендаций к действию на основе данных
Работа над проектом (около 5 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Возможны изменения, содержание курса регулярно обновляется.
По завершении этого курса вы обретете глубокое понимание всех важных аспектов онлайн-торговли. Вы будете знакомы с правовыми основами, освоите выбор и настройку платформ для интернет-магазинов и сможете разрабатывать эффективные стратегии онлайн-маркетинга. Кроме того, вы будете хорошо разбираться в таких областях, как платежные системы, логистика, обслуживание клиентов и анализ данных, а также сможете грамотно и с соблюдением законодательства применять инструменты искусственного интеллекта на всех этапах работы интернет-магазина. Благодаря этим знаниям вы сможете успешно создать, вести и постоянно оптимизировать интернет-магазин.
Вы также поймете основы статистики, сможете обрабатывать и оценивать данные, а также представлять, объяснять и интерпретировать результаты статистического анализа и статистические данные с помощью графиков.
Кроме того, ты сможешь обрабатывать и анализировать данные с помощью Python и SQL, создавать информативные визуализации и интерактивные информационные панели с помощью Power BI, а также интерпретировать результаты анализа и доносить их до целевой аудитории. Ты сможешь целенаправленно использовать генеративный ИИ для поддержки анализа данных.
Этот курс предназначен для тех, кто отвечает за концепцию, дизайн и практическую реализацию веб-сайтов с функциями электронной коммерции и желает приобрести необходимые знания и навыки.
По окончании курса вы получите обширные базовые знания, которые позволят вам войти в различные сферы деятельности в онлайн-ритейле. Курс ориентирован на людей, которые хотят активно участвовать в разработке концепции, дизайна и реализации проектов электронной коммерции.
Кроме того, решения, основанные на данных, играют всё более важную роль в компаниях и организациях. Соответственно, востребованы специалисты, способные обрабатывать, анализировать и наглядно визуализировать данные из различных источников. Знания языков программирования Python и SQL, а также в области бизнес-аналитики открывают возможности для работы в сфере аналитики данных, а также в специализированных и корпоративных подразделениях, ориентированных на работу с данными.
Ваш значимый сертификат дает подробное представление о приобретенных вами квалификациях и улучшает ваши карьерные перспективы.
Дидактическая концепция
Ваши преподаватели обладают высокой профессиональной и дидактической квалификацией и будут обучать вас с первого до последнего дня (никакой системы самообучения).
Вы будете учиться в эффективных небольших группах. Обычно курсы состоят из 6-25 человек. Общие занятия дополняются многочисленными практическими упражнениями во всех модулях курса. Практический этап - важная часть курса, поскольку именно в это время вы обрабатываете полученные знания и обретаете уверенность и практичность в их применении. Заключительный раздел курса включает в себя проект, разбор конкретных ситуаций или итоговый экзамен.
Виртуальный класс alfaview®
BildungszentrumЗанятия проводятся с использованием современной видеотехнологии alfaview® - не выходя из дома или в нашем офисе по адресу . Весь курс может видеть друг друга лицом к лицу через alfaview®, общаться друг с другом с помощью синхронизированного по губам голоса и работать над совместными проектами. Разумеется, вы также можете в любое время видеть и разговаривать со своими преподавателями в прямом эфире, и на протяжении всего курса вас будут обучать преподаватели в режиме реального времени. Уроки - это не электронное обучение, а настоящее живое очное преподавание с помощью видеотехнологий.
alfatraining Agentur für Arbeit Учебные курсы субсидируются и сертифицируются в соответствии с положением об утверждении AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinПри подаче заявки или заявки на обучение все расходы на курс обычно покрываются финансирующей организацией.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Финансирование также возможно через программы (ESF), (DRV) или региональные программы финансирования. Berufsförderungsdienst Как постоянный солдат, вы можете посещать курсы повышения квалификации по программе (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компании также могут повысить квалификацию своих сотрудников по программе финансирования от .