Big Data & Business Analytics, Anfänger bis Experte

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1. Datengetriebene Entscheidungen: Von der Frage zur Antwort

Begleiten Sie Alpenkorbs neue Leiterin Wachstum von einer vagen Frage bis zum einseitigen Budget-Memo, mit echtem SQL auf realistisch grossen Daten in jeder Lektion.

8 Lektionen · 101 Min. · Anfänger

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2. Data Literacy & KPI-Design

Lesen Sie Zahlen kritisch und definieren Sie KPIs, die zwei Analystinnen gleich berechnen – anhand von Alpenkorbs erstem Dashboard als Fallbeispiel.

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3. Datentypen, Tabellen & Datenmodelle

Keys, Typen, Fakten, Dimensionen und Granularität: die Struktur hinter jeder korrekten Zahl, geprüft mit SQL auf Alpenkorbs Tabellen.

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4. SQL-Grundlagen: SELECT, WHERE, ORDER BY

Wählen Sie Spalten aus, filtern Sie Zeilen, behandeln Sie NULL, sortieren Sie, rechnen Sie und arbeiten Sie mit Datumswerten, anhand der echten Alpenkorb-Produkt- und Bestelltabellen.

8 Lektionen · 97 Min. · Anfänger

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5. Aggregation & GROUP BY

Verwandeln Sie Alpenkorbs Bestellungen in berichtsfertige Summen, Durchschnitte, Anteile und Raten, und lernen Sie die Fehler kennen, die Summen still und leise falsch machen.

8 Lektionen · 98 Min. · Anfänger

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6. JOINs: Tabellen kombinieren

Verbinden Sie Alpenkorbs Kunden, Bestellungen, Positionen, Produkte und Kampagnen, ohne Zeilen zu verlieren oder doppelt zu zählen.

8 Lektionen · 104 Min. · Fortgeschrittene

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7. Subqueries & CTEs

Zerlegen Sie Alpenkorbs schwierigere Fragen in benannte Schritte: Subqueries, EXISTS, abgeleitete Tabellen, CTE-Pipelines, rekursive Kalender und eine Debugging-Routine.

8 Lektionen · 106 Min. · Fortgeschrittene

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8. Fensterfunktionen

Rankings, laufende Summen, gleitende Durchschnitte und Perioden-Vergleiche auf Alpenkorbs Bestellungen, ohne eine einzige Zeile zu verlieren.

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9. Fortgeschrittenes SQL für Analytics

Date Spines, Pivots, Textbereinigung, JSON, Zwischensummen, Sampling, Perzentile und Query-Pläne, anhand von Alpenkorbs realistisch grossen Daten.

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10. Python-Grundlagen für Analystinnen und Analysten

Werte, Schleifen, Funktionen, Daten und Dateien: das reine Python, das Analystinnen und Analysten vor pandas brauchen, geübt an Alpenkorbs echten Bestelldaten.

8 Lektionen · 89 Min. · Anfänger

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11. pandas: DataFrames

Laden, filtern, ableiten, sortieren und zusammenfassen Sie Alpenkorbs Bestellungen mit pandas, und lernen Sie die Fallen kennen, die falsche Zahlen richtig aussehen lassen.

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12. Datenbereinigung & Vorbereitung

Verwandeln Sie Alpenkorbs unordentlichen CRM-Export mit pandas zurück in 1554 Kundinnen und Kunden – Schritt für Schritt geprüft und wiederholbar.

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13. Explorative Datenanalyse

Gruppieren, binnen, korrelieren, resamplen und Kohorten verfolgen mit pandas – und aus den Erkenntnissen Fragen ableiten, die es wert sind, beantwortet zu werden.

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14. Was Daten „gross" macht

Messen Sie Volumen, Speicherbedarf und Kosten an einer Million Zeilen direkt im Browser, und wählen Sie das einfachste Tool, das wirklich funktioniert.

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15. Verteilte Verarbeitung: Spark-Konzepte

Lernen Sie, wie Spark Arbeit aufteilt, shuffelt und plant, und üben Sie jede Idee mit lauffähigen Python- und DuckDB-Labs.

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16. Data Warehouses & Lakehouses

Modellieren Sie Alpenkorb für die Analyse, bauen Sie Bronze-, Silber- und Gold-Layer in SQL, und beurteilen Sie Partitionen und Cloud-Kosten.

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17. ETL/ELT & Datenpipelines

Bewegen Sie Alpenkorbs Daten sicher: idempotente Loads, Change Data Capture, Contracts, Backfills und eine DAG-Ausführungsreihenfolge in Python.

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18. Analytics Engineering mit dbt

Models, refs, Tests, inkrementelle Loads und Snapshots – geübt als das SQL, das dbt kompiliert, anhand der Daten von Alpenkorb.

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19. Streaming & Echtzeit-Analytics

Event Time, Kafka-Partitionen, Windows, Watermarks und Exactly-once, simuliert an einem Alpenkorb-Clickstream in SQL und pandas.

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20. Datenqualität & Governance

Messen Sie Datenqualität mit SQL, erkennen Sie kaputte Kennzahlen, wissen Sie, wer wofür zuständig ist, und gehen Sie sorgfältig mit Personendaten um.

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21. Customer Analytics: Kohorten, Retention & CLV

Begleiten Sie Kundinnen und Kunden ab der ersten Bestellung, messen Sie Retention und Churn ehrlich, und beziffern Sie den Wert jedes Segments.

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22. Marketing- und Produkt-Analytics

Funnels, Sessions, Attribution, ROAS, Adoption und Retention anhand von Alpenkorb-Daten – und die Verzerrungen, die sie verfälschen.

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23. A/B-Testing & Experimente

Entwerfen, dimensionieren, analysieren und dokumentieren Sie Experimente von Hand – von der Hypothese bis zu einem Ergebnisbericht, der einem kritischen Leser standhält.

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📈

24. Forecasting & Zeitreihen

Trend, Saisonalität und Rauschen, ehrliche Baselines, MAE und MAPE auf einem Hold-out, Regressionsmerkmale, Intervalle und ein Bedarfsplan.

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25. Predictive Analytics & Machine-Learning-Grundlagen

Definieren Sie ein Target ohne Leakage, fitten Sie lineare und logistische Regression in NumPy, ziehen Sie einen nach Gini gewählten Stump, und beurteilen Sie Modelle gegen einfache Regeln.

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📊

26. Dashboards & Data Storytelling

Bauen Sie die exakten Tabellen hinter KPI-Kacheln, Trends und Aufschlüsselungen, entlarven Sie irreführende Visualisierungen mit einfacher Arithmetik, und verdichten Sie ein Quartal zu einer vorstandsreifen Seite.

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27. Operations- & Supply-Chain-Analytics

Messen Sie Lagerbestand, Lieferung, Kapazität und Cost-to-Serve mit SQL und pandas, und wissen Sie, welche Annahmen jede Formel macht.

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28. Finanz- und Pricing-Analytics

Erstellen Sie die P&L aus Bestelldaten, finden Sie heraus, wo Marge entsteht und verloren geht, und testen Sie Preise, Rabatte, Budgets und Szenarien.

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29. KI & LLMs in der Analytics

Nutzen Sie KI-Tools für die Datenarbeit, ohne ihnen blind zu vertrauen: generierten SQL-Code prüfen, Klassifikatoren bewerten, Personendaten schützen und die Regeln kennen.

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30. Abschlussprojekt: ein vollständiges Analytics-Projekt

Führen Sie Alpenkorbs Budgetfrage für Q2 2026 vom Scoping und Daten-Audit über ein Modell, Kohorten und einen Testplan bis zu einer Prognose und einem Entscheidungsprotokoll.

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