Empfehlungs-System für eine Wiener E-Commerce-Bekleidungsmarke
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du baust ein Hybrid-Empfehlungssystem aus Transaktionsdaten einer Wiener Fashion-Marke und erhältst ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Die Bekleidungsmarke wächst stark — Empfehlungs-Systeme haben in vergleichbaren D2C-Shops eine Conversion-Lift von 4-9 Prozent gezeigt, was bei dieser Größenordnung sechsstellig pro Jahr bedeutet.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie sieht ein einfaches, erklärbares Recommender-System aus, das auf historischen Daten ein Recall@10 von mindestens 0,25 erreicht und ein klares Cold-Start-Verhalten zeigt?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Klassische Empfehlungs-Verfahren methodisch sauber implementieren
- Cold-Start-Probleme erkennen und durch Hybrid-Logik adressieren
- Offline-Evaluation mit realistischer Held-out-Strategie
- Serving-Architektur-Trade-offs für Empfehlungs-Systeme verstehen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Machine Learning (CS Elective)
Master · General Studies
Strong alignment
This challenge maps to Machine Learning (CS Elective) at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Recommender Systems
Apply recommender systems to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Collaborative Filtering
Apply collaborative filtering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Applied Ml
Apply applied ml to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Feature Engineering
Apply feature engineering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Software-Entwickler:in
Ein klassisches Recommender-System mit ehrlicher Cold-Start-Diskussion ist eine starke Junior-Portfolio-Arbeit für Stellen in E-Commerce, Medien und Marketplaces.
Dieses Projekt schärft
- recommender-systems
- collaborative-filtering
- applied-ml
Backend-Entwickler:in
Backend-Entwickler:innen mit Recommender-Erfahrung können Serving-Pipelines selbst designen — eine seltene und gut bezahlte Kombination.
Dieses Projekt schärft
- recommender-systems
- python
- feature-engineering
Noch eine Sache