Comercio electrónico, estadísticas y análisis de datos

El curso proporciona una sólida comprensión de los aspectos clave del comercio minorista online, incluidos los principios legales, los sistemas de tienda, las estrategias de marketing online, los procesos de pago y logística y el servicio al cliente. Además, se imparten conocimientos relevantes de estadística para la verificación de las observaciones y la correcta categorización de los datos de medición. Por último, el curso enseña análisis y visualización de datos. Aprenderás a utilizar Python, SQL y bases de datos NoSQL de forma específica, a utilizar cuadros de mando y minería de textos y a aplicar la inteligencia artificial (IA) en tu trabajo.
  • Tipo de titulación: Certificado "Comercio Electrónico
    Certificado "Estadísticas
    Certificado "Análisis de datos
  • Examen final: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
  • Horario de las clases: A tiempo completo
    De lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
  • Lengua de enseñanza: Alemán
  • Duración: 12 Semanas

Comercio electrónico

Fundamentos del comercio electrónico (aprox. 2 días)

Introducción al comercio electrónico y al comercio digital

Modelos de negocio y condiciones marco

Actores y facilitadores del comercio electrónico

Canales de venta en línea y estrategias multicanal


Aspectos jurídicos (aprox. 2 días)

Aspectos jurídicos básicos del comercio en línea

Pie de imprenta, condiciones generales y derecho de cancelación

Protección de datos y DSGVO

Comercio en línea B2C internacional

Normativa de la UE sobre seguridad de los productos: Reglamento general de seguridad de los productos (RGPP)


Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo

Presentación de tecnologías específicas de IA

y posibles aplicaciones en el entorno profesional


Sistemas y diseño de tiendas online (aprox. 3 días)

Sistemas de tiendas y comparación de proveedores

Funcionalidades y diseño

Usabilidad y experiencia del usuario (UX)

Presentaciones y descripciones de productos

Optimización del proceso de pago


Marketing online y captación de clientes (aprox. 3 días)

Marketing en buscadores (SEA) y optimización (SEO)

Marketing en redes sociales y estrategias de contenidos

Email marketing y optimización de newsletters

Marketing de afiliación y cooperación con influencers

Publicidad gráfica y retargeting


Sistemas de pago y finanzas (aprox. 2 días)

Medios de pago y proveedores en el comercio electrónico

Gestión de riesgos y prevención del fraude

Gestión de cobros y cuentas por cobrar

Controlling y cifras clave en el comercio minorista en línea


Logística y cumplimiento (aprox. 2 días)

Logística del comercio electrónico y opciones de envío

Sistemas de gestión de almacenes y mercancías

Gestión y optimización de las devoluciones

Logística internacional y despacho de aduanas


Atención al cliente y CRM (aprox. 2 días)

Estrategias de atención al cliente en el comercio electrónico

Sistemas CRM y medidas de fidelización de clientes

Gestión de reclamaciones y resolución de conflictos

Servicio posventa y opiniones de los clientes


Controlling web y análisis de datos (aprox. 2 días)

Herramientas de análisis web y su uso

Optimización de la conversión y pruebas A/B

Análisis e interpretación de datos

Seguimiento e informes de KPI


Trabajo de proyecto (aprox. 2 días)

Concepción y realización de un proyecto de comercio electrónico

Presentación del resultado del proyecto

Estadísticas

Fundamentos de estadística (aprox. 6 días)

Fundamentos de la teoría de la medición (población y muestra, tipos de muestra, niveles de medición y escala)

Estadística descriptiva univariante (distribuciones de frecuencia, medidas centrales, medidas de dispersión, valor estándar, histogramas, diagramas de barras, diagramas circulares, diagramas de líneas y diagramas de caja)

Estadística descriptiva bivariante (medidas de correlación, coeficientes de correlación, tablas cruzadas, gráficos de dispersión y gráficos de barras agrupadas)

Fundamentos de la estadística inferencial inductiva (distribución de probabilidades, distribución normal, distribución del valor medio, prueba de significación, prueba de hipótesis nula de Fisher, tamaño del efecto, estimación de parámetros, intervalos de confianza, gráficos de barras de error, análisis de potencia y determinación del tamaño óptimo de la muestra).


Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo

Presentación de tecnologías específicas de IA

y posibles aplicaciones en el entorno profesional


Métodos para comparar dos grupos (aprox. 5 días)

pruebas z y t para una muestra (desviación de un valor especificado)

Prueba t para la diferencia de medias entre dos muestras independientes/conectadas

Comprobación de la eficacia de acciones, medidas, intervenciones y otros cambios con pruebas t (diseños pretest-postest con dos grupos)

Pruebas de significación de apoyo (prueba de Anderson-Darling, prueba de Ryan-Joiner, prueba de Levene, prueba de Bonnet, prueba de significación para correlaciones)

Métodos no paramétricos (prueba de Wilcoxon, prueba de signos, prueba de Mann-Whitney)

Análisis de contingencia (prueba binomial, prueba exacta de Fisher, prueba chi-cuadrado, tabulaciones cruzadas con medidas de asociación)


Métodos para comparar las medias de varios grupos (aprox. 5 días)

Análisis de varianza monofactorial y bifactorial (ANOVA simple y equilibrado)

Análisis multifactorial de la varianza (modelo lineal general)

Factores fijos, aleatorios, cruzados y anidados

Métodos de comparación múltiple (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)

Análisis de interacción (análisis de efectos de interacción)

Análisis de selectividad y potencia para análisis de varianza


Introducción al diseño de experimentos (DoE) (aprox. 1 día)

Diseños experimentales factoriales completos y parciales


Trabajo por proyectos (aprox. 3 días)

Consolidar los contenidos aprendidos

Presentación de los resultados del proyecto

Análisis de datos

Introducción al análisis de datos (aprox. 1 día)

Modelo de referencia CRISP-DM

Flujos de trabajo de análisis de datos

Definición de inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo

Requisitos y función en la empresa de ingenieros de datos, científicos de datos y analistas de datos


Repaso de los fundamentos de Python (aprox. 1 día)


Análisis de datos (aprox. 3 días)

Módulos centrales de Python en el contexto del análisis de datos (NumPy, Pandas)

Proceso de preparación de datos

Algoritmos de minería de datos en Python


Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo

Presentación de tecnologías específicas de IA

y posibles aplicaciones en el entorno profesional


Visualización de datos (aprox. 3 días)

Análisis exploratorio de datos

Perspectivas

Calidad de los datos

Análisis de beneficios

Visualización con Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express

Narración de datos


Gestión de datos (aprox. 2 días)

Arquitecturas de big data

Bases de datos relacionales con SQL

Comparación de bases de datos SQL y NoSQL

Inteligencia empresarial

Protección de datos en el contexto del análisis de datos


Análisis de datos en un contexto de big data (aprox. 1 día)

Enfoque MapReduce

Spark

NoSQL


Cuadros de mando (aprox. 3 días)

Biblioteca: Cuadros de mando

Estructura y personalización de cuadros de mando

Devoluciones de llamada


Minería de textos (aprox. 1 día)

Preprocesamiento de datos, visualización

Biblioteca: SpaCy


Trabajo por proyectos (aprox. 5 días)

Consolidar los contenidos aprendidos

Presentación de los resultados del proyecto



Es posible que se produzcan cambios. El contenido del curso se actualiza periódicamente.

Se requieren conocimientos de programación (idealmente Python) y experiencia con bases de datos (SQL).

Tras completar este curso, conocerá a fondo todos los aspectos importantes del comercio minorista en línea. Estará familiarizado con los principios jurídicos, dominará la selección y el diseño de sistemas de tienda y será capaz de desarrollar estrategias eficaces de marketing en línea. También estará familiarizado con los sistemas de pago, la logística, la atención al cliente y el análisis de datos. Con estos conocimientos, podrá crear, gestionar y optimizar continuamente una tienda en línea.

También comprenderá los fundamentos de la estadística, será capaz de procesar y evaluar datos y presentar, explicar e interpretar análisis y resultados de datos estadísticos utilizando gráficos.

También puede analizar, visualizar y gestionar datos. También comprenderás el uso de cuadros de mando y minería de textos.

Este curso está dirigido a las personas responsables de la concepción, el diseño y la realización práctica de sitios web con funciones de comercio electrónico y que deseen adquirir los conocimientos y competencias necesarios.

Una vez finalizado el curso, habrá adquirido unos amplios conocimientos básicos que le permitirán acceder a diversos campos de actividad en el comercio minorista en línea. El curso está dirigido a personas que deseen participar activamente en la concepción, el diseño y la ejecución de proyectos de comercio electrónico.

Dado que las empresas también tienen que gestionar y estructurar volúmenes de datos cada vez mayores para analizar y fijar objetivos para sus procesos empresariales, las competencias en análisis de datos son muy demandadas en todos los sectores.

Su significativo certificado proporciona una visión detallada de las cualificaciones que ha adquirido y mejora sus perspectivas profesionales.

Concepto didáctico

Tus profesores están altamente cualificados tanto profesional como didácticamente y te enseñarán desde el primer hasta el último día (no hay sistema de autoaprendizaje).

Aprenderá en grupos reducidos y eficaces. Los cursos suelen constar de 6 a 25 participantes. Las lecciones generales se complementan con numerosos ejercicios prácticos en todos los módulos del curso. La fase práctica es una parte importante del curso, ya que durante ella se procesa lo aprendido y se adquiere confianza y rutina en su aplicación. La parte final del curso incluye un proyecto, un estudio de caso o un examen final.

 

Aula virtual alfaview

Las clases se imparten utilizando la moderna tecnología de vídeo alfaview®, ya sea desde la comodidad de su propia casa o en nuestras instalaciones en Bildungszentrum. Todo el curso puede verse cara a cara a través de alfaview®, comunicarse entre sí con una calidad de voz sincronizada con los labios y trabajar en proyectos conjuntos. Por supuesto, también podrás ver y hablar con tus formadores conectados en directo en cualquier momento y recibirás clases de tus profesores en tiempo real durante todo el curso. Las clases no son e-learning, sino auténtica enseñanza presencial en directo a través de la tecnología de vídeo.

 

Los cursos de formación de alfatraining están subvencionados por Agentur für Arbeit y certificados de acuerdo con el reglamento de homologación AZAV. Al presentar una solicitud a Bildungsgutscheino Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein, la totalidad de los costes del curso suelen correr a cargo de su organismo financiador.
También es posible obtener financiación a través de Europäischen Sozialfonds (FSE), Deutsche Rentenversicherung (DRV) o programas de financiación regionales. Como soldado regular, tiene la posibilidad de asistir a cursos de formación continua a través de Berufsförderungsdienst (BFD). Las empresas también pueden cualificar a sus empleados a través de un programa de financiación de Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz).

Estaremos encantados de asesorarte gratuitamente.

0800 3456-500 De lunes a viernes, de 8.00 a 17.00 h.
gratis desde todas las redes alemanas.

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