Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Erstelle drei Prognosemodelle für einen Energiehändler, werte sie mit rollendem Forecast aus und erkläre die Feature-Impacts. Abschluss: verifizierbares Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Welchen Anteil der Prognosefehler eines saisonalen Baseline-Modells für den deutschen Day-Ahead-Strompreis kann ein modernes ML-Modell mit gut gewählten Features schlagen?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Eine vollständige Zeitreihen-Prognosepipeline mit Walk-Forward-Validierung aufsetzen
- Feature-Engineering für Energiemärkte (Saisonalität, Erneuerbaren-Forecast-Lücken) praktisch umsetzen
- Drei Modellklassen fair vergleichen, ohne Apples-to-Oranges-Fehler
- Quantitative Ergebnisse als handlungsreife Empfehlung formulieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
AI/ML Practicum and Hands-on Lab
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenData Scientist:in
Eine vollständige Forecasting-Studie mit Baseline, Modellvergleich, Backtesting und Memo ist das Standardartefakt, das Junior-Data-Scientists in ihrer ersten Projektphase liefern.
Dieses Projekt schärft
- time-series-forecasting
- feature-engineering
- model-evaluation
Angewandte:r KI-Wissenschaftler:in
Das Zerlegen von Modellfehlern, ökonomisches Feature-Engineering und das Schreiben einer Handlungsempfehlung schult genau das Profil, das Applied AI Scientists in Quant-Teams brauchen.
Dieses Projekt schärft
- backtesting
- lightgbm
- feature-engineering
Machine-Learning-Ingenieur:in
Wer eine Forecasting-Pipeline reproduzierbar in einem Repo bündelt, übt das Engineering-Handwerk, das ML-Engineers später für Produktivdeployments brauchen.
Dieses Projekt schärft
- pytorch
- lightgbm
- model-evaluation
Noch eine Sache