Datenanalyse und Data Science im E-Commerce

Passt der Kurs zu dir?

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   Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
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   Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
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   Wenn dein Betrieb KI-Systeme einsetzt: Die KI-Verordnung der EU verpflichtet Anbieter und Betreiber, nach besten Kräften für ausreichende KI-Kompetenz ihres Personals zu sorgen; frage, ob dein Kurs dafür einen Nachweis ausstellt.

Das lernst du

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   Diese Weiterbildung vermittelt dir fundiertes Wissen in der Datenanalyse und Data Science mit einem speziellen Fokus auf den E-Commerce. Du lernst, wie datenbasierte Methoden strategische Entscheidungen im digitalen Handel unterstützen können.
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   Einführung in die Digitalisierung
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   Der Schritt zur Digitalisierung verändert den E-Commerce sowie Data Science grundlegend

   Hintergrund und Grundlagen der Digitalisierung
   Digitale Technologie und deren Einfluss auf den E-Commerce
   Auswirkungen der Digitalisierung auf die Arbeitswelt und ökonomische Modelle
   Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung für Gesellschaft und Individuen
   Veränderte Bedingungen für Politik, Arbeit und Ökonomie durch Data Science Methoden
   Programmierung mit Python

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   Flexibles Programmieren mit Python ist der Schlüssel zum Gelingen in Data Science und E-Commerce

   Einführung in Python und Programmiergrundlagen für den E-Commerce
   Lokale und globale Variablen für dynamische E-Commerce-Lösungen
   Schleifen und verschachtelte Schleifen zur Datenmanipulation in Data Science
   Built-in-Funktionen und String-Methoden für zielführende E-Commerce-Analyse
   Nutzung von VS Code als Entwicklungsumgebung für die Programmierung
   Grundlagen objektorientierter Programmierung zur Lösung von Data Science Problemen
   Verarbeitung von Dateien und prozedurale Programmierung im E-Commerce
   Pakete und Visualisierung von Daten für verbesserte Geschäftsmodelle
   Datenbanken

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   Datenbanken sind der zentrale Eckpfeiler in Data Science und E-Commerce-Projekten

   Datentypen für umfassende Data Science Analysen im Handel
   Erstellung von Tabellen und erste SQL-Abfragen für das E-Commerce-Datenmanagement
   Nutzung von Schlüsseln und JOIN-Befehlen zur Verbindung von Datenbanken
   Speicher- und Leistungsverbesserung in Data Science Anwendungen
   Sicherheit und Verwaltung in Datenbankmanagementsystemen für den E-Commerce
   Digital Business Innovator

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   Entwickle digitale Geschäftsmodelle durch Data Science im E-Commerce

   Bedeutung digitaler Kompetenzen im E-Commerce-Bereich
   Das DVC Framework für datengetriebene Geschäftsmodelle
   Ziele digitaler Geschäftsmodelle durch den Einsatz von Data Science
   Entwicklungsstufen von Geschäftsmodellen, basierend auf Data Science
   Core Values und Value Proposition Design für den Online-Handel
   Data Science

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   Data Science ist ein Bestandteil von E-Commerce-Strategien

   Statistik als Basis für Data Science im E-Commerce
   Integration von Data Science in Unternehmensprozesse
   CRISP-DM Vorgehensmodell als Standard im E-Commerce
   Berücksichtigung von Bias und vertrauenswürdiger KI in E-Commerce-Strategien
   Ethik und Fairness in KI-Systemen bei E-Commerce-Implementierungen
   Instrumentarien zur Risikoabschätzung in der Data Science Anwendung
   E-Commerce

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   Erfahre, wie E-Commerce und Data Science neue Geschäftspotenziale erschließen

   Grundlagen für die Planung und Umsetzung eines E-Commerce-Unternehmens
   Relevante Gesetze und Informationspflichten für den Online-Handel
   IT-Infrastruktur und Shop-Architektur-Ansätze für data-driven E-Commerce
   Prinzipien der Shop-Gestaltung in Verbindung mit Data Science
   Die Bedeutung der Nutzererfahrung für das E-Business und deren Verbesserung durch Data Science
   Marketing im E-Commerce mit Data Science zur Zielgruppenanalyse
   Grundlagen des Controllings im E-Commerce über Data Science Tools
   Nach Abschluss dieser Weiterbildung verfügst du über fundierte Kenntnisse in der Anwendung von Data Science im E-Commerce. Du kannst datenbasierte Analysen gezielt für die Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle und die Optimierung von Online-Handelsprozessen einsetzen. Als Werkzeuge werden ChatGPT, Claude, Google Gemini, MS Copilot, Shopify, WooCommerce, Visual Studio Code, Jupyter Notebooks, pandas und NumPy genutzt.

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   Online

   Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €

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   Online

   Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   Vorhersagen aus Daten bauen

   Du trainierst Modelle, die etwa Nachfrage, Maschinenausfälle oder Kündigungen vorhersagen, und misst ihre Güte mit Daten, die das Modell vorher nicht gesehen hat. Dabei lernst du auch, wann ein einfaches lineares Modell genügt. Beispiel: Ein Händler plant mit deinem Modell die Bestellmenge für die nächste Saison.

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   Datenpipelines und Cloud

   Die Kombikurse mit Data Engineering zeigen, wie Daten aus Datenbanken, Logdateien und Schnittstellen automatisch in eine Analyseumgebung fließen. Cloud-Data-Science-Kurse ergänzen SQL-Datenbanken und Rechenleistung auf Abruf. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die Sensordaten einer Maschine stündlich bereinigt und speichert.

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   Modelle erklären und verantworten

   Du prüfst Trainingsdaten auf Verzerrungen und fehlende Werte und machst nachvollziehbar, welche Merkmale ein Ergebnis treiben. Bei Entscheidungen über Menschen, etwa zu Krediten oder Bewerbungen, achtest du zusätzlich auf Datenschutz und Gleichbehandlung. Beispiel: Du zeigst dem Vertrieb, welche Merkmale die Vorhersage eines Kündigungsrisikos am stärksten beeinflussen.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Scientist bundesweit in Zahlen