Marketingstrategie und Datenanalyse mit KI

Kursüberblick

Aufbau der Weiterbildung Diese Weiterbildung kombiniert zwei Kurse, um umfassende Kenntnisse im Bereich KI-gestütztes Marketing und Datenanalyse zu vermitteln. Die Module sind so konzipiert, dass sie aufeinander aufbauen und die Teilnehmenden befähigen, KI-Technologien strategisch im Marketing einzusetzen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Kurs 1: Marketing: Marketingstrategie mit KI Zielsetzung des Kurses Der Kurs vermittelt die Grundlagen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Marketing. Er fokussiert auf die datengestützte Navigation von Marketingaktivitäten und die Entwicklung intelligenter Marketingstrategien. Inhalte Einführung in KI im Marketing Grundlagen der datenbasierten Entscheidungsfindung Zielgruppensegmentierung mit KI Customer Journey und KI-gestützte Ansätze Überblick über KI-Tools und Technologien im Marketing Content-Planung und -Personalisierung durch KI Social Media Marketing und KI Kampagnenplanung mit KI-Unterstützung Performance-Marketing und KI-Analyse Conversion-Optimierung durch künstliche Intelligenz Ethik, Datenschutz und rechtliche Aspekte im KI-Marketing Entwicklung einer KI-basierten Marketingstrategie Erfolgsmessung und KPIs im KI-Marketing Zukunftstrends und Innovationen im KI-Marketing Lernziele Verständnis der Rolle von KI im modernen Marketing Anwendung von KI-basierten Methoden zur Zielgruppenanalyse und -ansprache Implementierung von KI-Tools zur Optimierung von Marketingkampagnen Entwicklung und Bewertung von KI-gestützten Marketingstrategien Kurs 2: KI-gestützte Datenanalyse Zielsetzung des Kurses Der Kurs vermittelt die Fähigkeit, mit KI-gestützten Analysen verborgene Muster in Daten zu erkennen und handlungsrelevante Erkenntnisse für Geschäftsstrategien zu gewinnen. Inhalte Mein KI-Analyse-Cockpit mit Co-Pilot Datenaufbereitung und -visualisierung Der KI-Code-Beschleuniger: Automatisieren mit GitHub Copilot Die KI-Analyse-Pipeline: Vom Rohdatum zur Business-Strategie Grundlagen des maschinellen Lernens Überwachtes Lernen - Konzepte und Anwendungen Der eigene KI-Motor: Lokale KI mit Knime & Abschlussprojekt Unüberwachtes Lernen und Clustering Datenbereinigung Deep Learning in der Datenanalyse Feature Engineering und Dimensionality Reduction Modellbewertung und Performance-Metriken Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse Einsatz von KI-gestützten Analysetools und Softwarelösungen Praxisprojekt: Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse Lernziele Anwendung von KI-Tools zur Datenaufbereitung und -visualisierung Verstehen und Anwenden von Konzepten des maschinellen Lernens Aufbau und Bewertung von KI-Modellen für die Datenanalyse Implementierung von KI-gestützten Analysen in praktischen Projekten Berücksichtigung ethischer und datenschutzrechtlicher Aspekte bei der KI-Analyse Berufsperspektiven Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten im Marketing, der Datenanalyse und im strategischen Management. A…

Nächste Termine

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