Im Rahmen der Lehrveranstaltung „Web and Social Media Analytics“ werden anhand  anwendungsorientierter Praxisprojekte Analysen und Data-Mining-Verfahren für konkrete Projektaufgabenstellungen aus unterschiedlichen ökonomischen Anwendungsfällen umgesetzt.

Inhaltliche Schwerpunkte:

• Extraktion, Verarbeitung und Speicherung von Daten aus dem Internet
  mit Hilfe von unterschiedlichen Software-Werkzeugen (Web-Crawler, etc.).
• Analyse des Nutzerverhaltens von Website-Besuchern.
• Identifikation von aktuellen Themen, Trends, Meinungen und Influencern in sozialen Medien (bspw. mittels Natural Language Processing).
• Identifikation und Interpretation von Zusammenhängen zwischen Social Media Inhalten und Unternehmenskennzahlen
• Softwaregestützte Bildung von Classification Models über Data-Mining-Verfahren

Einsatz von Data Mining und Machine Learning-Verfahren für die Erkennung von Mustern in Daten. Social Media Plattformen wie Twitter oder Facebook bieten Konsumenten die Möglichkeit, ihre Erfahrungen mit Produkten und Dienstleistungen öffentlich zu teilen und zu diskutieren. In der Summe entsteht dadurch ein einflussreiches Feedback-System, welches den Erfolg einzelner Produkte und ganzer Unternehmen positiv oder negativ beeinflussen kann. Aus diesem Grund ist es für Unternehmen von großer Relevanz, ein systematisches Verständnis für aktuelle Themen, Trends und Meinungen in den sozialen Medien zu erhalten.

In diesem Modul werden Web und Social Media Daten analysiert. Muster und Trends, welche sich aus dieser Analyse ergeben, werden aufgezeigt.

Input zu den Themen:

• Web- and Social Media Analytics: Technische Grundlagen
• Analyse und Import von Web Content (statische und dynamische Inhalte)
• Analyse von Content (Zugriffe für APIs, Austauschformate)
• Netzwerke: Metadaten, Strukturen und Analyse
• Web Analytics & Social Media (z.B. Google Analytics, GTM, Google DataStudio, Python)
• Mining the Social Web (Fallstudien mit Twitter, LinkedIn, Facebook, Instagram, Mails, GutHub)

Nach Abschluss des Moduls besitzen die Teilnehmenden folgende Kompetenzen:

• Projektorientierte Befähigung zur Datenerhebung, -analyse und -interpretation bei Voll- und Teilerhebung mittels quantitativ-qualitativer, mathematisch-statistischer Verfahren.
• Kenntnis von Werkzeugen zur Extraktion web-basierter Daten
• Fähigkeit zur Anwendung Plattform-spezifischer Standardwerkzeuge zur Analyse web-basierter Daten (Google Analytics, Facebook Insight, Twitter Analytics)
• Kritisch-rationale Einschätzung der Möglichkeiten und Grenzen der Anwendung und Aussagekraft herkömmlicher und neuer Analyse- und Miningmethoden

Von Vorteil wäre, wenn Sie bereits im Bereich Data Science oder Business Analytics arbeiten und sind mit den meisten Themen vertraut.

Alternativ haben Sie bereits die folgenden Module bei uns gebucht:

• Modul 03: Introduction to Data Science
• Modul 02: Introduction to Business Analytics

Für die Teilnahme mit Prüfung (Zertifikat) ist zudem ein abgeschlossenes Hochschulstudium Voraussetzung, das Sie über Ihr Hochschulzeugnis bei der Anmeldung (Upload) nachweisen. Zusätzlich empfehlen wir für einen gewinnbringenden Wissenstransfer auf Ihre berufliche Praxis eine mindestens einjährige Berufserfahrung.

Das Modul kann aber auch als Weiterbildung mit Teilnahmebescheinigung (ohne Prüfung) besucht werden.

Das Modul kombiniert drei Präsenztage mit einer mehrmonatigen online-gestützten Selbstlern- und Projektarbeitsphase.

Es ist empfohlen, in der Online-Phase je nach Vorkenntnissen durchschnittlich bis zu ca.15h pro Woche für das Selbststudium und die Erstellung der optionalen Prüfungsleistung einzuplanen.

Für den Abschluss des Moduls mit einem Hochschulzertifikat (inkl. Prüfung) ist ein Gesamtaufwand von 180 Stunden veranschlagt. Dies entspricht einem Äquivalent von 6 ECTS. Für den Abschluss des Moduls als Weiterbildung mit Teilnahmebescheinigung ohne Prüfung wird ein geringerer Gesamtaufwand veranschlagt.

Die Gebühr für das Modul beträgt 1400 Euro und 100 Euro Prüfungsgebühr.Verpflegung und Seminarunterlagen sind in den Teilnahmegebühren eingeschlossen. Persönliche Aufenthalts- und Reisekosten sind von den Teilnehmenden selbst zu tragen.

Kosten für Weiterbildung (Entgelte, Reise, Unterkunft) können steuerrechtlich geltend gemacht werden. Weiterhin besteht die Möglichkeit, Bildungsurlaub/-zeit zu beantragen.