Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Eine der größten Herausforderungen beim Erlernen technischer Data-Science-Skills ist zu verstehen, wie sich diese Fähigkeiten auf echte Jobs übertragen. Egal, ob du in deinem Marketingjob mit Python und pandas durchstarten willst oder verstehen möchtest, welche Aufgaben Data Scientists in Marketing-Teams übernehmen: Dieser Kurs passt perfekt. Wir übersetzen typische Business-Fragen in messbare Ergebnisse, darunter „Wie hat diese Kampagne performt?“, „Welcher Kanal bringt die meisten Abonnent:innen?“ und „Warum liefert ein bestimmter Kanal unterdurchschnittliche Ergebnisse?“ – und mehr. Dafür nutzen wir einen fiktiven Marketing-Datensatz, der auf den Daten eines Online-Abonnement-Geschäfts basiert. Der Kurs baut auf Python- und pandas-Grundlagen auf, z. B. das Zusammenführen/Teilen von Datensätzen, groupby(), das Korrigieren von Datentypen und das Visualisieren von Ergebnissen mit matplotlib.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
pandas
In diesem Kapitel wiederholst du die Grundlagen von pandas, darunter das Importieren von Datensätzen, explorative Analysen und einfaches Plotten.
- Einstieg in pandas für Marketing50 XP
- Den Datensatz importieren100 XP
- Daten prüfen100 XP
- Datentypen und das Zusammenführen von Daten50 XP
- Den Datentyp einer Spalte aktualisieren100 XP
- Neue Spalten hinzufügen100 XP
- Datums-Spalten100 XP
- Erste explorative Analyse50 XP
- Tägliche Marketing-Reichweite nach Kanal100 XP
- Tägliche Marketing-Reichweite visualisieren100 XP
2
Explorative Analyse & Kennzahlen
In diesem Kapitel lernst du gängige Marketing-Kennzahlen kennen und wie du sie mit pandas berechnest. Außerdem visualisierst du deine Ergebnisse und übst Nutzersegmentierung.
3
Conversion-Attribution
In diesem Kapitel erstellst du Funktionen zur Automatisierung gängiger Marketinganalysen und findest heraus, warum bestimmte Marketingkanäle Ende Januar niedrigere Conversion-Raten als üblich hatten.
4
Personalisierungs-A/B-Test
In diesem Kapitel analysierst du einen A/B-Test und lernst, warum Segmentierung bei der Interpretation der Testergebnisse so wichtig ist.
Marketingkampagnen mit pandas analysieren
Kurs
abgeschlossen
