Informatik
Data Engineering & Pipelines Challenges
Data Engineering & Pipelines-Challenges versetzen dich mitten in die Arbeit, Daten zuverlässig von der Quelle zum Insight zu bewegen. Du entwickelst Fähigkeiten in ETL-Grundlagen, Data-Pipeline-Design und Data Wrangling und schreibst SQL für Analytics und dbt-Modelle, während du Airflow DAGs baust, die den Datenfluss orchestrieren.
Von dort meisterst du die kniffligeren Themen — Kafka Event Streaming, Streaming-First-Design, Lakehouse-Architektur und Data Observability — und arbeitest mit Apache Spark und Snowflake- oder BigQuery-Query-Optimierung. Jede gelöste Challenge bringt dir einen verifizierten Nachweis für Recruiter.
- CodeEinsteigerNeu
Datenpipeline für Wiener Kulturbetrieb-Analytics aufsetzen
Sie erhalten Beispielexporte aus drei Ticketsystemen (CSV, JSON, eine PostgreSQL-Tabelle), ein Logo-Style-Guide und die Liste der gewünschten ersten Reports (Besucher pro Haus p…
- Data Wrangling
- Datenmodellierung
- SQL
Applied Data Analysis and Practical Data Science - CodeMittelstufeNeu
Lieferzeit-Prognose für einen Hamburger Logistikdienstleister verbessern
Sie erhalten eine Parquet-Datei mit etwa 800.000 Sendungen (Abholzeit, Übergabezeit, Empfänger-PLZ, Gewicht, Sendungsart, Wetterdaten aus DWD). Reinigen Sie Ausreißer und Geschä…
- Feature Engineering
- Regression Modeling
- Data Wrangling
Applied Data Analysis and Practical Data Science - DesignMittelstufeNeu
Datenmodellierung für ein Wiener Versicherer-DWH
Modelliere Kraftfahrt und Hausrat als Data Vault 2.0: identifiziere Business Keys, baue Hubs, Links und Satellites mit historisierten Attributen. Implementiere die Loader-Logik …
- Data Vault
- Datenmodellierung
- Dbt Modelle
Big Data and Data-Intensive Systems - CodeMittelstufeNeu
Faires Scoring-Modell für ein Wiener Personalvermittlungs-Startup
Sie erhalten anonymisierte historische Vermittlungsdaten (10.000 Profile, 2.400 erfolgreiche Vermittlungen) mit Profilfeatures, Stellenanforderungen und Demografie-Labels (die n…
- Fairness In Ml
- Predictive Modeling
- Modell Evaluation
Applied Machine Learning Practice your coursework on real scenarios.
Every challenge is shaped from real-world context — not generic exercises. The work mirrors what your degree prepares you for.
Why Ewance
- CodeMittelstufeNeu
Software-Analytics-Dashboard fuer die CTO-Office-Reportingschicht
Erstelle eine Datenpipeline (Python + Airflow), die taeglich aus GitHub-API, Jira-API und Snyk-API anonymisiert pro Team aggregiert. Modelliere die DORA-Metriken (Lead Time for …
- Software Analytics
- Dora Metrics
- Data Pipeline Design
Advanced Software Engineering - CodeEinsteigerNeu
Computational-Photography-Pipeline für Modefotos im Studio
Du erhältst 800 Rohaufnahmen (RAW + JPEG) plus Metadaten aus drei Studio-Sessions sowie eine Liste der heutigen manuellen Verarbeitungs-Schritte. Implementiere eine Pipeline in …
- Computational Photography
- Bildverarbeitung
- Background Removal
Image Processing and Computational Imaging - AnalysisSeniorNeu
Software-Metrik-Programm fuer Aerospace-Software einfuehren
Studiere die ISO/IEC-25010-Qualitaetsmerkmale und die DO-178C-Stufe-C-Anforderungen (relevante Abschnitte werden bereitgestellt). Waehle 8 Metriken (z. B. statement coverage, MC…
- Software Metrics
- Measurement
- Quality Management
Software Quality and Process Improvement - CodeMittelstufeNeu
Defect-Prediction-Modell fuer ein Software-Quality-Reporting
Extrahiere 12 Monate Daten aus Git, Jira und SonarQube (anonymisiert, pro Modul). Berechne pro Modul fuer jede Woche: cyclomatic complexity, code churn (Aenderungen pro Woche), …
- Software Metrics
- Defect Prediction
- Data Pipeline Design
Software Quality and Process Improvement - Browse challenges
Explore role
Product Manager
Ship product that solves real user problems. Combine user research, prototyping, and stakeholder alignment to turn ambiguous briefs into measurable wins — the role at the centre of modern software teams.
- DesignMittelstufeNeu
Skalierbare Web-Crawler-Architektur für ein Münchner Marktforschungs-Unternehmen entwerfen
Erhebe den heutigen Bottleneck (einzelne Python-Pipeline, SQLite-Index, Disk-Locking). Entwirf eine drei-Schichten-Architektur: Frontier-Service (URL-Verwaltung), Fetcher-Worker…
- Scalable System Design
- Distributed Systems Design
- Kafka Event Streaming
Performance Engineering of Software Systems - CodeEinsteigerNeu
Datenpipeline-Migration auf BigQuery für einen Wiener E-Commerce
Sie erhalten die Schemata der drei Tabellen (orders, products, customers), die aktuellen ETL-Skripte und die Standardberichte des Reporting-Teams. Modellieren Sie die Tabellen f…
- Datenmodellierung
- Snowflake Oder Bigquery Query Optimierung
- Etl Grundlagen
Cloud Computing for Data and ML - DesignEinsteigerNeu
Energiemix-Dashboard für Schweizer Industriekunden bauen
Sie erhalten anonymisierte Verbrauchszeitreihen (15-Minuten-Werte) für drei Kunden über zwei Jahre plus Wetterdaten von MeteoSchweiz und die aktuellen Lieferverträge. Bauen Sie …
- Time Series Analysis
- Datenvisualisierung
- Explorative Datenanalyse
Applied Data Analysis and Practical Data Science - CodeMittelstufeNeu
Skalierbare Aufsicht für eine Code-Generierungs-Pipeline
Du erhältst 500 historische Pull-Request-Vorschläge mit menschlichen Sicherheits-Bewertungen ('sicher', 'grenzwertig', 'kritisch'). Entwirf eine Pipeline mit drei Stufen: 1) Vor…
- Scalable Oversight
- Debate Methods
- Iterated Distillation
AI Safety and Alignment Build a verifiable portfolio.
Submissions become evidence. Reviewers with shipping experience score against a rubric; the result becomes a credential anyone can verify.
Why Ewance
- CodeEinsteigerNeu
dbt-Modelle für eine E-Commerce-Kennzahlenschicht standardisieren
Du erhältst einen Snapshot eines BigQuery-Datasets (Shopify-Export + ERP-Bestellungen + Marketing-Cost) sowie eine Liste der 12 wichtigsten Kennzahlen mit den jeweils 2-3 widers…
- Dbt Modelle
- SQL
- Datenmodellierung
Data Engineering and Big Data Systems - StrategyMittelstufeNeu
Lakehouse-Migration für einen Mittelstands-Maschinenbauer planen
Du bekommst ein anonymisiertes Datenmodell des heutigen Warehouses (rund 220 Tabellen) sowie 3 produktive Reports als Referenz. Erstelle einen 4-Phasen-Migrationsplan (Bestandsa…
- Data Warehousing
- Lakehouse Architektur
- Datenmodellierung
Data Engineering and Big Data Systems - AnalysisEinsteigerNeu
MapReduce vs. Spark Modernisierung bei einem Hamburger Hafen-Logistiker
Inventarisiere alle 22 MapReduce-Jobs (Code-Reviews, Job-Logs, Datenfluss-Diagramme). Identifiziere die zwei kritischsten (höchste Laufzeit, häufigste Fehler) und schreibe sie n…
- Apache Spark
- Mapreduce
- Data Pipelines
Big Data and Data-Intensive Systems - CodeMittelstufeNeu
Spark-Pipeline für Risiko-Scoring bei einem Frankfurter B2B-Fintech
Du erhältst die bestehende pandas-Pipeline (Feature-Aggregation über 30/90/180-Tage-Fenster pro Geschäftskund:in plus ein bereits trainiertes XGBoost-Modell als PMML-Export), ei…
- Apache Spark
- Distributed Computing
- Feature Engineering
Machine Learning at Scale - CodeEinsteigerNeu
Idempotente Consumer fuer einen Logistik-Event-Stream entwerfen
Inventarisiere die heutigen Duplikat-Faelle (drei Beispiele werden bereitgestellt) und identifiziere die Root-Causes (At-Least-Once-Delivery, Producer-Retry, Consumer-Restart). …
- Idempotent Consumers
- Kafka Event Streaming
- Outbox Pattern
Event-Driven Architecture - CodeEinsteigerNeu
Churn-Frühwarnsystem für ein Frankfurter B2B-SaaS aufbauen
Sie bekommen sechs Monate anonymisierte Daten: tägliche Login-Frequenz pro Konto, Feature-Nutzung, Support-Tickets mit Severity-Label und die Liste der historischen Kündigungen.…
- Feature Engineering
- Predictive Modeling
- Modell Evaluation
Applied Data Analysis and Practical Data Science - CodeMittelstufeNeu
CQRS-Lese-Modelle fuer eine Logistik-Plattform aus Hamburg bauen
Identifiziere die drei wichtigsten Lese-Use-Cases (Disponenten-Dashboard, Tracking-API, Reporting-API) und ihre Performance-Ziele. Entwirf pro Use-Case ein dediziertes Lese-Mode…
- Cqrs
- Kafka Event Streaming
- Projections
Event-Driven Architecture - CodeMittelstufeNeu
Streaming-Pipeline für Echtzeit-Zahlungsbetrugssignale aufbauen
Du erhältst einen anonymisierten Snapshot von 10 Millionen Transaktionen (CSV + Avro-Schema) sowie eine Kafka-Sandbox mit Replay-Funktion. Baue eine Streaming-Pipeline (Kafka al…
- Stream Processing
- Kafka Event Streaming
- Apache Flink
Data Engineering and Big Data Systems - CodeMittelstufeNeu
Daten-Pipeline für Streaming-Features bei einem Wiener Online-Händler
Du erhältst eine Beispiel-Topologie (Browse-, Cart-, Order-Events als Kafka-Topics mit jeweils rund 8.000 Events/s in Spitzen), das aktuelle Batch-Feature-Schema (12 Aggregat-Fe…
- Streaming
- Apache Kafka
- Apache Spark
Machine Learning at Scale - DesignEinsteigerNeu
Multimodale UI-Annotations-Pipeline für AI-Designer-Tooling
Sie entwerfen eine multimodale Annotations-Pipeline mit Label Studio. Sie verarbeiten drei Eingaben: (1) skizzenhafte UI-Wireframes (PNG), (2) zugehörige natürlichsprachliche de…
- Data Annotation
- Label Studio
- Multimodal Data
Multimodal Machine Learning - CodeMittelstufeNeu
Echtzeit-Web-Monitoring für einen nachhaltigen Mode-Marktplatz
Entwickle ein automatisiertes Echtzeit-Dashboard, das Web- und Social-Media-Daten des Mode-Marktplatzes zusammenführt und zentrale Konversionspfade sichtbar macht. Nutze dafür ö…
- Web Scraping
- LLM API Integration
- Dashboard Development
Social Media and Web Analytics - CodeMittelstufeNeu
Spark-Pipeline für ein Stuttgarter AutoTech-Telemetrie-Lakehouse
Entwirf eine Medallion-Architektur in Delta Lake: Bronze (rohe Events, partitioniert nach Tag), Silver (entduplizierte und konformierte Tabellen), Gold (Aggregate für Reports). …
- Apache Spark
- Delta Lake
- Data Lakehouse
Big Data and Data-Intensive Systems
So funktioniert's
Vom Briefing zum Zertifikat – in sechs Schritten.
Schritt 01
Durchsuche Challenges passend zu Deinem Studium.
Schritt 02
Wähle das Projekt, das zu Deinen Zielen passt.
Schritt 03
Arbeite es mit Hilfe des AI Copiloten durch.
Schritt 04
Reiche es zur strukturierten Bewertung ein.
Schritt 05
Erhalte ein verifiziertes Zertifikat.
Schritt 06
Füge es Deinem LinkedIn-Profil mit einem Klick hinzu.
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Industrieteams können Briefings rund um die Fähigkeiten gestalten, die sie suchen, und Studierende anhand von bewertungsmatrix-gestützten Ergebnissen beurteilen – nicht anhand von Lebensläufen.