Executive Development Programme Ad Fraud: Data-Driven Leadership

-- ViewingNow

The Executive Development Programme in Ad Fraud: Data-Driven Leadership is a certificate course designed to equip professionals with the skills to combat ad fraud and lead data-driven marketing strategies. This program is crucial in an industry where ad fraud costs are projected to reach $50 billion by 2025.

4٫0
Based on 3٬110 reviews

3٬171+

Students enrolled

GBP £ 140

GBP £ 202

Save 44% with our special offer

Start Now

حول هذه الدورة

Learners will gain an in-depth understanding of ad fraud detection, prevention, and data analysis, enabling them to protect their organization's ad spend and optimize campaign performance. This course is essential for marketing, advertising, and analytics professionals seeking career advancement in a data-driven world. By mastering the principles of ad fraud detection and data analysis, learners will enhance their credibility, boost their organization's ROI, and position themselves as data-driven leaders in their field. With a focus on practical application, this program provides learners with hands-on experience and access to industry-leading tools and techniques. By the end of the course, learners will have a comprehensive understanding of ad fraud and be equipped with the skills to lead successful data-driven marketing campaigns.

100% عبر الإنترنت

تعلم من أي مكان

شهادة قابلة للمشاركة

أضف إلى ملفك الشخصي على LinkedIn

شهران للإكمال

بمعدل 2-3 ساعات أسبوعياً

ابدأ في أي وقت

لا توجد فترة انتظار

تفاصيل الدورة

• Unit 1: Introduction to Ad Fraud - Understanding ad fraud, its impact on digital advertising, and the importance of data-driven leadership in combating it. • Unit 2: Types of Ad Fraud - Exploring various ad fraud techniques such as bot traffic, click fraud, impression fraud, and domain spoofing. • Unit 3: Data Collection and Analysis - Learning methods for collecting and analyzing data to detect ad fraud, including data sources, data cleaning, and data visualization. • Unit 4: Machine Learning for Ad Fraud Detection - Introducing machine learning techniques for identifying and preventing ad fraud, such as anomaly detection, supervised and unsupervised learning, and deep learning. • Unit 5: Fraud Detection Tools and Platforms - Reviewing existing ad fraud detection tools and platforms, their features, and limitations. • Unit 6: Ad Operations and Compliance - Discussing the role of ad operations in preventing ad fraud, including ad verification, brand safety, and inventory quality. • Unit 7: Ad Fraud Impact on Marketing Metrics - Evaluating the impact of ad fraud on marketing metrics such as return on investment (ROI), cost per click (CPC), and cost per impression (CPM). • Unit 8: Collaboration and Communication - Encouraging collaboration and communication between stakeholders, such as publishers, advertisers, and ad networks, for combating ad fraud. • Unit 9: Legal and Regulatory Compliance - Exploring legal and regulatory issues related to ad fraud, including regulations, industry guidelines, and penalties for non-compliance. • Unit 10: Continuous Improvement and Best Practices - Developing a culture of continuous improvement and adherence to best practices in ad fraud detection and prevention.

المسار المهني

The above code features a 3D pie chart powered by Google Charts, visually representing the trending job market roles in the UK for professionals engaged in the Executive Development Programme focused on Ad Fraud and Data-Driven Leadership. The chart, rendered with a transparent background and no added background color, showcases essential skills in demand and provides a clear understanding of the career opportunities available in the industry. The displayed data highlights six primary roles: Digital Marketing Manager, Data Analyst, Business Intelligence Manager, Anti-Fraud Specialist, Cybersecurity Analyst, and Machine Learning Engineer. Professionals and organizations can benefit from this data-driven visualization, allowing them to make informed decisions when pursuing or hiring talent for specific positions. This 3D pie chart, integrated seamlessly into any web page, offers a responsive design, adapting to various screen sizes effortlessly. With the chart's width set to 100%, users can enjoy an optimal viewing experience regardless of the device they use.

متطلبات القبول

  • فهم أساسي للموضوع
  • إتقان اللغة الإنجليزية
  • الوصول إلى الكمبيوتر والإنترنت
  • مهارات كمبيوتر أساسية
  • الالتزام بإكمال الدورة

لا توجد مؤهلات رسمية مطلوبة مسبقاً. تم تصميم الدورة للسهولة.

حالة الدورة

توفر هذه الدورة معرفة ومهارات عملية للتطوير المهني. إنها:

  • غير معتمدة من هيئة معترف بها
  • غير منظمة من مؤسسة مخولة
  • مكملة للمؤهلات الرسمية

ستحصل على شهادة إكمال عند الانتهاء بنجاح من الدورة.

لماذا يختارنا الناس لمهنهم

جاري تحميل المراجعات...

الأسئلة المتكررة

ما الذي يجعل هذه الدورة فريدة مقارنة بالآخرين؟

▼

كم من الوقت يستغرق إكمال الدورة؟

▼

WhatSupportWillIReceive

▼

IsCertificateRecognized

▼

WhatCareerOpportunities

▼

متى يمكنني البدء في الدورة؟

▼

ما هو تنسيق الدورة ونهج التعلم؟

▼

رسوم الدورة

الأكثر شعبية
المسار السريع: GBP £140
أكمل في شهر واحد
مسار التعلم المتسارع
  • 3-4 ساعات في الأسبوع
  • تسليم الشهادة مبكراً
  • التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
Start Now
الوضع القياسي: GBP £90
أكمل في شهرين
وتيرة التعلم المرنة
  • 2-3 ساعات في الأسبوع
  • تسليم الشهادة العادي
  • التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
Start Now
ما هو مدرج في كلا الخطتين:
  • الوصول الكامل للدورة
  • الشهادة الرقمية
  • مواد الدورة
التسعير الشامل • لا توجد رسوم خفية أو تكاليف إضافية

احصل على معلومات الدورة

سنرسل لك معلومات مفصلة عن الدورة

ادفع كشركة

اطلب فاتورة لشركتك لدفع ثمن هذه الدورة.

ادفع بالفاتورة

احصل على شهادة مهنية

خلفية شهادة عينة
EXECUTIVE DEVELOPMENT PROGRAMME AD FRAUD: DATA-DRIVEN LEADERSHIP
تم منحها إلى
اسم المتعلم
الذي أكمل برنامجاً في
London School of International Business (LSIB)
تم منحها في
05 May 2025
معرف البلوكتشين: s-1-a-2-m-3-p-4-l-5-e
أضف هذه الشهادة إلى ملفك الشخصي على LinkedIn أو سيرتك الذاتية أو CV. شاركها على وسائل التواصل الاجتماعي وفي مراجعة أدائك.
SSB Logo

4.8
تسجيل جديد
→ عرض الدورة