KI & Daten
Statistik & Data-Science-Methoden Industrieprojekte
Statistik & Data-Science-Methoden-Challenges versetzen dich mitten in die Arbeit, aus Daten belastbare Schlüsse zu ziehen. Du baust Statistik-Grundlagen und Statistische Analyse auf, führst Explorative Datenanalyse, Hypothesentests, Konfidenzintervalle und Lineare Regression durch und gestaltest saubere Stichprobenmethoden.
Von dort meisterst du die kniffligeren Themen — Bayessche Methoden, Kausale Inferenz, A/B-Testing mit statistischer Signifikanz, Monte-Carlo-Simulation und Unsicherheitsquantifizierung — und wendest Versuchsdesign an, wie Data Scientists es wirklich tun. Jede gelöste Challenge bringt dir einen verifizierten Nachweis für Recruiter.
Empfohlene Industrieprojekte
- Alle
- Simulation
- Datenanalyse
- Versuchsdesign
- Zeitreihen-Grundlagen
- Kostenmodellierung
- A/B-Testing mit statistischer Signifikanz
- Hypothesentests
- Monte-Carlo-Simulation
- Statistische Analyse
- Logistische Regression
- Unsicherheitsquantifizierung
- Explorative Datenanalyse
- Kausale Inferenz
- Konfidenzintervalle
- Lineare Regression
- Stichprobenmethoden
- AnalysisEinsteigerNeu
KI-gestützte Marktsegmentierung für ein B2B-Fintech in Berlin
Du hast zwei Wochen Zeit in Teamarbeit mit einer weiteren Person. Analysiere zunächst die vorhandenen Kundendaten (anonymisierte Transaktionshistorie, Support-Tickets, Onboardin…
- Data Analysis
- Generative Ai
- Market Segmentation
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Anomalie-Erkennung in Industriesensoren für vorausschauende Wartung
Du erhältst Sensordaten (10 Hz Abtastrate, 40 Maschinen, 12 Monate) und ein Label-Set mit 38 bestätigten Wartungsfällen aus den letzten 12 Monaten. Verwende Isolation Forest und…
- Anomaly Detection
- Isolation Forest
- Autoencoder
Data Mining and Knowledge Discovery - ResearchSeniorNeu
Catastrophic-Forgetting-Studie nach Domain-Fine-Tuning
Du bekommst Zugriff auf das fine-getunte Modell und das Basismodell, eine Auswahl Standard-Benchmarks (MMLU-Subset, HumanEval-Lite, GSM8K-Stichprobe) und 8.000 generische Traini…
- Catastrophic Forgetting
- Continual Learning
- LLM Evaluation
Fine-Tuning Large Language Models - ResearchMittelstufeNeu
Simulationsbasierte Bayes'sche Inferenz für Sensor-Kalibrierung
Du arbeitest mit einem öffentlich dokumentierten nicht-linearen Sensormodell mit fünf Parametern, das du aus einem bestehenden Simulator beziehen kannst. Generiere mit dem Simul…
- Simulation Based Inference
- Normalizing Flows
- Bayesian Inference
Fachübergreifend 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
- ResearchMittelstufeNeu
Auktions-Agenten für Berliner Strommarkt-Forschungslabor
Bauen Sie das Simulationsframework in Python (Mesa oder eigenes Setup). Implementieren Sie drei Agententypen mit unterschiedlichen Bietstrategien: (1) myopisch-rationale Agenten…
- Multi Agent Systems
- Reinforcement Learning
- Market Design
Multi-Agent Systems - CodeMittelstufeNeu
Reservoir-Sampling für Echtzeit-Telemetrie eines IoT-Plattformanbieters
Implementieren Sie Algorithmus R für Reservoir Sampling (Vitter, 1985 — Stichprobenziehung der Größe k aus einem Stream unbekannter Länge in O(n) Zeit, O(k) Speicher) in Python …
- Reservoir Sampling
- Streaming Algorithms
- Probabilistic Analysis
Randomized Algorithms - AnalysisEinsteigerNeu
Anomalie-Erkennung auf BI-Telemetrie eines Beratungshauses
Du erhältst 6 Monate Telemetrie-Daten: Query-Latenzen (Perzentile), Refresh-Success-Rates, Datenmengen-Trends pro Dashboard. Implementiere mehrere Anomalie-Methoden: (1) STL-Dec…
- Anomaly Detection
- Time Series
- Isolation Forest
Data Mining and Information Retrieval - DesignEinsteigerNeu
Kunden-Onboarding für ein B2B-Fintech neu gestalten
Du hast zwei Wochen für eine intensive Analyse- und Konzeptionsphase. Kartografiere zunächst die bestehende Customer Journey (Kundenreise: alle Berührungspunkte eines Kunden mit…
- Customer Journey Mapping
- Ux Research
- Data Driven Design
Fachübergreifend - 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.
- CodeMittelstufeNeu
Drift-Monitoring fuer ein produktives Empfehlungsmodell
Du erhaeltst die Trainingsdaten (rund 80 000 Firmenkunden, 24 Features) und die letzten 6 Monate Live-Inputs des Modells. Implementiere drei Drift-Metriken: Population Stability…
- Model Monitoring
- Data Drift
- Ml Pipelines
Machine Learning in Practice - AnalysisEinsteigerNeu
Prognosemodell für vorausschauende Wartung bei einem Maschinenbauer entwickeln
Du arbeitest als Junior Data Analyst in einem dreiköpfigen Team und erstellst innerhalb von drei Wochen ein umsetzbares Konzept für den Piloten bei drei Bestandskunden. Analysie…
- Data Analysis
- Predictive Maintenance
- Business Model Design
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Bayessche Nachfrageprognose für einen schweizer FMCG-Hersteller
Du erhältst drei Jahre wöchentlicher Verkaufsdaten für 120 Stock-Keeping-Units (SKUs — Lagerhaltungseinheiten) über 8 Vertriebsregionen plus eine Tabelle der historischen Promot…
- Bayesian Inference
- Probabilistic Modeling
- Time Series
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Markteffizienz-Test für einen erneuerbaren Energien-Fonds in Hamburg
Führe einen Event-Study-Ansatz (eine empirische Methode zur Messung der Auswirkung eines Ereignisses auf Kurs- oder Renditebewegungen) durch, um die Markteffizienz im erneuerbar…
- Event Study Methodology
- Capm Application
- Statistical Testing
Fachübergreifend 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
Intelligenter Agent für eine Schul-Lern-App
Du erhältst eine vereinfachte Umgebungs-Definition: jede Aufgabe hat eine Schwierigkeit zwischen 1 und 10; eine Schülerin hat eine versteckte 'wahre' Fähigkeit zwischen 1 und 10…
- Intelligent Agents
- Rule Based Systems
- Decision Heuristics
Introduction to Artificial Intelligence - CodeMittelstufeNeu
Anomalie-Erkennung für Produktions-Sensordaten in einem Maschinenbau-KMU
Sie erhalten 18 Monate Sensordaten (10 Hz pro Sensor, 14 Sensoren, drei Anlagen) und ein Wartungs-Protokoll mit 12 dokumentierten Ausfällen plus 47 geplanten Wartungen. Bereiten…
- Unsupervised Learning
- Time Series
- Feature Engineering
Machine Learning (CS Elective) - ResearchSeniorNeu
Forschungspublikation zu intelligenten Schnittstellen in der Pharma-Qualitätskontrolle
Phase 1 (Woche 1-2): Hypothese und Studiendesign — within-subjects mit drei Konditionen, ausbalanciert nach lateinischem Quadrat, Erfolgsmetriken (Detektionsgenauigkeit, Zeit pr…
- Intelligent Interfaces
- Experimental Design
- User Research
Advanced Human-Computer Interaction - ResearchSeniorNeu
Forschungsdesign: Wirken Sprachmodell-Tutoren bei Erstsemestern?
Du entwirfst eine drei-armige Studie (Sprachmodell-Tutor, menschliche Tutor:innen, kein Tutor) über ein Semester mit rund 600 Erstsemestern in Einführungs-Statistik. Definiere d…
- Experiment Design
- Pre Registration
- Power Analysis
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
DQN-Routing-Policy für mobile Lagerroboter trainieren
Du bekommst einen Gymnasium-kompatiblen Lager-Simulator (50x50-Raster, 8 dynamische Fußgänger als Hindernisse, 20 zufällige Pick-Positionen) und das Baseline-A*-Skript. Trainier…
- Deep Q Learning
- Reinforcement Learning
- Pytorch
Deep Reinforcement Learning - ResearchSeniorNeu
End-to-End-Lernen für einen Münchner Premium-OEM evaluieren
Sie nutzen den CommaAI Comma2k19-Datensatz als offene Basis (Frontkamera plus Steuerdaten). Trainieren Sie ein ConvNet, das aus dem aktuellen Frame Lenkwinkel-Delta und Geschwin…
- End To End Learning
- Imitation Learning
- Pytorch
Fachübergreifend - AnalysisEinsteigerNeu
Wahrnehmungs-Audit für einen Pick-and-Place-Cobot im Mittelstand
Du erhältst 500 aufgezeichnete Pick-Versuche (RGB-D-Frames + finale Greifer-Pose + Erfolg/Misserfolg-Label). Implementiere eine Auswertungs-Pipeline, die für jeden Versuch (1) d…
- Perception
- Image Processing
- Data Analysis
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Gaussian Process fuer Solarprognose im Schwarzwald kalibrieren
Du erhaeltst 2 Jahre stuendlicher Erzeugungsdaten je Anlage plus DWD-Wettervorhersage-Features (Globalstrahlung, Temperatur, Bewoelkung, Stunde, Wochentag). Definiere fuer jede …
- Gaussian Processes
- Bayesian Inference
- Uncertainty Quantification
Fachübergreifend - AnalysisEinsteigerNeu
Fairness-Audit für ein Berliner HR-Tech-Startup
Du erhältst einen anonymisierten Datensatz mit 30.000 historischen CV-Bewertungen, die Modell-Scores plus die später getroffenen Einstellungs-Entscheidungen umfassen. Implementi…
- Fairness Metrics
- Bias Analysis
- Responsible Ai
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
NB-IoT-Reichweiten-Vermessung für ein Stuttgarter Tier-1-Automobilzulieferer-Pilot
Sie erhalten die Standort-Karten, die NB-IoT-Modul-Spezifikationen (Quectel BC95-G oder ähnlich), die Carrier-Coverage-Karten und das verfügbare Mess-Equipment (NB-IoT-Mess-Mode…
- Nb Iot
- Wireless Coverage
- Rf Measurement
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Regularisierungs-Studie für ein kleines medizinisches Trainings-Set
Du erhältst den 4.500-EKG-Datensatz (anonymisiert, ohne klinische Identifikatoren) sowie eine bestehende CNN-1D-Baseline. Definiere ein Regularisierungs-Faktorgitter (Dropout, W…
- Regularization
- Deep Learning
- Cross Validation
Fachübergreifend - DesignEinsteigerNeu
Kanban-System für ein Pharmalogistik-Team in Penzberg
Du erhältst Prozessdaten der letzten sechs Monate: Durchlaufzeiten pro Charge, Wartezeiten an den vier kritischen Übergabepunkten, Fehlerraten der Qualitätskontrolle und Tempera…
- Kanban Systems
- Process Visualization
- Team Facilitation
Agile Project Management
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.
Branchenteams hinter einem Jahrzehnt praxisorientierter Briefings
Aus diesem Pool einstellen?
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.