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Abschlussart: Zertifikat „E-Commerce“
Zertifikat „Statistik“
Zertifikat „Data Analytics“ -
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
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Unterrichtszeiten: VollzeitMontag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
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Dauer: 12 Wochen
E-Commerce
Grundlagen des E-Commerce (ca. 2 Tage)
Einführung in E-Commerce und digitalen Handel
Geschäftsmodelle und Rahmenbedingungen
Akteure und Enabler in E-Commerce
Online-Vertriebskanäle und Multi-Channel-Strategien
Rechtliche Aspekte (ca. 2 Tage)
Rechtliche Grundlagen im Online-Handel
Impressum, AGB und Widerrufsrecht
Datenschutz und DSGVO
Internationaler B2C-Online-Handel
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Online-Shop-Systeme und -Gestaltung (ca. 3 Tage)
Shopsysteme und Anbietervergleich
Funktionalitäten und Ausgestalten
Usability und User Experience (UX)
Produktpräsentationen und -beschreibungen
Checkout-Prozess-Optimierung
Online-Marketing und Kundengewinnung (ca. 3 Tage)
Suchmaschinenmarketing (SEA) und -optimierung (SEO)
Social Media Marketing und Content-Strategien
E-Mail-Marketing und Newsletter-Optimierung
Affiliate-Marketing und Influencer-Kooperationen
Display Advertising und Retargeting
Zahlungssysteme und Finanzen (ca. 2 Tage)
Zahlungsarten und -anbieter im E-Commerce
Risikomanagement und Fraud-Prävention
Inkasso und Forderungsmanagement
Controlling und Kennzahlen im Online-Handel
Logistik und Fulfillment (ca. 2 Tage)
E-Commerce-Logistik und Versandoptionen
Lager- und Warenwirtschaftssysteme
Retourenmanagement und -optimierung
Internationale Logistik und Zollabwicklung
Kundenservice und CRM (ca. 2 Tage)
Kundenservice-Strategien im E-Commerce
CRM-Systeme und Kundenbindungsmaßnahmen
Beschwerdemanagement und Konfliktlösung
After-Sales-Service und Kundenfeedback
Web-Controlling und Datenanalyse (ca. 2 Tage)
Web-Analytics-Tools und deren Einsatz
Conversion-Optimierung und A/B-Testing
Datenanalyse und -interpretation
KPI-Tracking und Reporting
Projektarbeit (ca. 2 Tage)
Konzeption und Umsetzung eines E-Commerce-Projekts
Präsentation des Projektergebnisses
Statistik
Statistische Grundlagen (ca. 6 Tage)
Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit und Stichprobe, Stichprobenarten, Messung und Skalenniveaus)
Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardwert, Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme und Boxplots)
Bivariate Deskriptivstatistik (Zusammenhangsmaße, Korrelationskoeffizienten, Kreuztabellen, Streudiagramme und gruppierte Balkendiagramme)
Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik (Wahrscheinlichkeitsverteilung, Normalverteilung, Mittelwerteverteilung, Signifikanztest, Nullhypothesentest nach Fisher, Effektgröße, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Fehlerbalkendiagramme, Poweranalysen und Ermittlung des optimalen Stichprobenumfangs)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen (ca. 5 Tage)
z- und t-Test für eine Stichprobe (Abweichung von einem vorgegebenen Wert)
t-Test für den Mittelwertsunterschied von zwei unabhängigen/verbundenen Stichproben
Prüfung der Wirksamkeit von Aktionen, Maßnahmen, Interventionen und anderen Veränderungen mit t-Tests (Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen)
Unterstützende Signifikanztests (Anderson-Darling-Test, Ryan-Joiner-Test, Levene-Test, Bonnet-Test, Signifikanztest für Korrelationen)
Nonparametrische Verfahren (Wilcoxon-Test, Vorzeichentest, Mann-Whitney-Test)
Kontingenzanalysen (Binomialtest, Exakter Test nach Fisher, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen mit Assoziationsmaße)
Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ca. 5 Tage)
Ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse (einfache und balancierte ANOVA)
Mehrfaktorielle Varianzanalyse (Allgemeines lineares Modell)
Feste, zufällige, gekreuzte und geschachtelte Faktoren
Mehrfachvergleichsverfahren (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)
Interaktionsanalyse (Analyse von Wechselwirkungseffekten)
Trennschärfe und Poweranalyse bei Varianzanalysen
Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments) (ca. 1 Tag)
Voll- und teilfaktorielle Versuchspläne
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Data Analytics
Einführung Datenanalyse (ca. 1 Tag)
CRISP-DM Referenzmodell
Data Analytics Workflows
Begriffsabgrenzung Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning
Anforderungen und Rolle im Unternehmen der Data Engineers, Data Scientists und Data Analysts
Wiederholung Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Datentypen
Funktionen
Datenanalyse (ca. 3 Tage)
Zentrale Python-Module im Kontext Data Analytics (NumPy, Pandas)
Prozess der Datenaufbereitung
Data Mining Algorithmen in Python
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Datenvisualisierung (ca. 3 Tage)
Explorative Datenanalyse
Insights
Datenqualität
Nutzenanalyse
Visualisierung mit Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express
Data Storytelling
Datenmanagement (ca. 2 Tage)
Big Data Architekturen
Relationale Datenbanken mit SQL
Vergleich von SQL- und NoSQL-Datenbanken
Business Intelligence
Datenschutz im Kontext der Datenanalyse
Datenanalyse im Big Data Kontext (ca. 1 Tag)
MapReduce-Ansatz
Spark
NoSQL
Dashboards (ca. 3 Tage)
Bibliothek: Dash
Aufbau von Dashboards – Dash Components
Customizing von Dashboards
Callbacks
Text Mining (ca. 1 Tag)
Data Preprocessing
Visualisierung
Bibliothek: SpaCy
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Nach Abschluss dieses Kurses hast du ein fundiertes Verständnis aller wichtigen Aspekte des Online-Handels erworben. Du kennst die rechtlichen Grundlagen, beherrschst die Auswahl und Gestaltung von Shop-Systemen und bist in der Lage, effektive Online-Marketing-Strategien zu entwickeln. Zudem kennst du dich in den Bereichen Zahlungssysteme, Logistik, Kundenservice und Datenanalyse aus. Mit diesem Wissen kannst du erfolgreich einen Online-Shop aufbauen, betreiben und kontinuierlich optimieren.
Auch verstehst du die Grundlagen der Statistik, kannst Daten aufbereiten, auswerten sowie statistische Datenanalysen und Ergebnisse mit Grafiken darstellen, erläutern und interpretieren.
Des Weiteren kannst du Daten analysieren, visualisieren und managen. Du verstehst zudem die Verwendung von Dashboards und TextMining.
Dieser Lehrgang richtet sich an Personen, die bei der Konzipierung, Gestaltung und praktischen Umsetzung von Internet-Auftritten mit E-Commerce-Funktionen verantwortlich mitwirken und die dafür notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten erwerben wollen.
Nach Abschluss des Kurses hast du dir ein breites Grundlagenwissen angeeignet, das dir den Einstieg in verschiedene Tätigkeitsbereiche im Online-Handel ermöglicht. Der Kurs richtet sich an Personen, die aktiv an der Konzeption, Gestaltung und Umsetzung von E-Commerce-Projekten mitarbeiten möchten.
Da Unternehmen außerdem für die Auswertung und Zielsetzung Ihrer Geschäftsprozesse immer größer werdende Datenmengen bewältigen und strukturieren müssen, sind Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse in allen Branchen nachgefragt.
Dein aussagekräftiges Zertifikat gibt detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen und verbessert deine beruflichen Chancen.
Didaktisches Konzept
Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).
Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.
Virtueller Klassenraum alfaview®
Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.
Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.