Frequent-Pattern-Mining auf Clickstream-Daten eines AdTech-Anbieters
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Analysiere 600 GB Clickstream-Daten mit FP-Growth, filtere triviale Muster und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Der Anbieter (rund 32 Mio. EUR Umsatz, Series B, Marktposition in DACH unter den Top 5 unabhängigen DSPs) sieht den Margen-Vorteil verlorengehen, wenn die Bidding-Logik nicht über handgepflegte Regeln hinausgeht.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie generiert man aus 4 Wochen Bid-Logs die Top-200 produktiv nutzbaren Itemsets, die das Bidding-System mit echten Geschäftsmustern statt Heuristiken bestückt?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- FP-Growth auf realen, großen Clickstream-Daten anwenden
- Items sinnvoll definieren — die Halbe-Miete-Entscheidung im Pattern Mining
- Triviale Muster algorithmisch ausfiltern (Closed/Maximal Itemsets)
- Muster in maschinenlesbare Ausspielform übersetzen, nicht nur in Tabellen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Data Mining and Information Retrieval
Master · Databases
Strong alignment
This challenge maps to Data Mining and Information Retrieval 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.
- Frequent Pattern Mining
Apply frequent pattern mining to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Fp Growth
Apply fp growth to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pyspark
Apply pyspark 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.
- Data Mining
Apply data mining to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pattern Evaluation
Apply pattern 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.
Data Scientist
Frequent-Pattern-Mining auf Skalen-Daten mit klarer Geschäftsausspielung ist eine Kern-Fähigkeit für Data Scientists in AdTech, E-Commerce und MarTech — die Challenge zeigt End-to-End-Denken.
Dieses Projekt schärft
- frequent-pattern-mining
- data-mining
- pattern-evaluation
Data-Analyst:in
Data Analysts, die FP-Growth und Lift-Konzepte beherrschen, können Marketing-Hypothesen weit über Cohort-Analysen hinaus belegen.
Dieses Projekt schärft
- pattern-evaluation
- feature-engineering
- data-mining
AI Engineer
AI Engineers übernehmen genau solche Pipelines in die Produktion — Erfahrung mit PySpark-FP-Growth ist ein direktes Skill-Match für Recommendation-System-Stellen.
Dieses Projekt schärft
- pyspark
- fp-growth
- data-mining
Noch eine Sache