Informatik
Data Engineering & Pipelines Industrieprojekte
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.
- DesignMittelstufeNeu
Schema-Evolution fuer ein Multi-Tenant-Event-Bus eines Cloud-Anbieters
Inventarisiere die heutigen Schema-Konflikte (sechs Beispiele mit Ausfall-Reports werden bereitgestellt). Entwirf eine Schema-Registry-Strategie (Confluent Schema Registry oder …
- Schema Evolution
- Kafka
- Schema Registry
Event-Driven Architecture - 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
- Data Modeling
- Dbt
Big Data and Data-Intensive Systems - 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
- Kafka
Performance Engineering of Software Systems - 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
- SQL
- Data Modeling
Data Engineering and Big Data Systems 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
- DesignMittelstufeNeu
Compliance-Reporting-Modul fuer eine Frankfurter Bank konzipieren
Erfasse die heutigen Excel-Reports (drei Berichts-Typen werden beispielhaft bereitgestellt) und kartiere die Datenquellen (Kernbanken-System, CRM, Risiko-System). Entwirf ein Re…
- Enterprise Architecture
- Compliance Reporting
- Data Lineage
Enterprise and Business Software Engineering - 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 Architecture
- Data Modeling
Data Engineering and Big Data Systems - 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 - 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
- Model Evaluation
Applied Data Analysis and Practical Data Science - 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.
- 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
- 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 - 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
Advanced Software Engineering 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
- CodeGrundlagenNeu
Strichcode-Erkennung für ein Bonner Konsumgüter-Lager
Sie erhalten 600 Fotos von Wareneingangskartons (klar, leicht verschmutzt, beschädigt, Schräglage) plus die korrekten Strichcode-Werte als Label. Bauen Sie eine OpenCV-Pipeline …
- Image Processing
- Opencv
- Barcode Detection
Computer Vision (Undergraduate) - 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
Event-Driven-Migration für Kölner Versicherungs-Backend
Entwerfen Sie die Ziel-Event-Driven-Architektur: Domain-Events vs. Integration-Events sauber abgegrenzt, Outbox-Pattern für transactionale Konsistenz, Event-Schemata mit JSON-Sc…
- Event Driven Architecture
- Event Sourcing
- Outbox Pattern
Software Architecture - 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 - 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 - AnalysisEinsteigerNeu
Daten-Kostenoptimierung für eine AdTech-Plattform durchführen
Du erhältst 6 Monate Snowflake-Query-History (anonymisiert), S3-Kosten pro Bucket sowie Airflow-Lauftabellen. Identifiziere die 10 teuersten Workloads, klassifiziere sie nach He…
- Cost Optimization
- SQL
- Snowflake
Data Engineering and Big Data Systems - 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
- Data Visualization
- Exploratory Data Analysis
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
- Projections
Event-Driven Architecture - 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…
- Data Modeling
- Bigquery
- Etl
Cloud Computing for Data and ML - AnalysisEinsteigerNeu
Retouren-Treiber für einen Münchner Sport-DTC-Brand analysieren
Sie erhalten drei CSV-Dateien (orders, returns, products) mit insgesamt rund 1,2 Millionen Bestellzeilen sowie ein Data-Dictionary. Reinigen Sie die Daten (Duplikate, Datums-Ink…
- Data Wrangling
- Exploratory Data Analysis
- Python
Applied Data Analysis and Practical Data Science - 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
- Model Evaluation
Applied Machine Learning - 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
- Data Modeling
- SQL
Applied Data Analysis and Practical Data Science
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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Sponsere eine Challenge und lerne Kandidaten durch ihre tatsächliche Arbeit kennen.
Industrieteams können Briefings rund um die Fähigkeiten gestalten, die sie suchen, und Studierende anhand von bewertungsmatrix-gestützten Ergebnissen beurteilen – nicht anhand von Lebensläufen.