Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Trainiere zwei Modelle zur Lebensmittelverderb-Prognose mit 18.000 Paletten und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Der Hersteller (rund 800 Beschaeftigte, 6 Werke in NRW und Niedersachsen) wirft pro Jahr Ware im Wert von rund 6 Millionen Euro weg; bereits eine Reduktion um ein Prozentpunkt waere eine spuerbare Margenwirkung.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Sage pro ausgeliefertem Palettenlos das Verderbsrueckgaberisiko voraus, sodass die Planerin morgens die kritischen Lose priorisieren kann.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Eine binaere Klassifikationsaufgabe aus einem Geschaeftsproblem korrekt definieren
- Train/Validation/Test sauber trennen und Leakage vermeiden
- Klassische ML-Metriken (ROC-AUC, Precision/Recall) auswaehlen und richtig interpretieren
- Ein Modell so dokumentieren, dass eine Fachanwenderin damit arbeiten kann
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Supervised Learning
Apply supervised learning 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.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Scikit Learn
Apply scikit learn to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Xgboost
Apply xgboost 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
End-zu-End-Bearbeitung einer realen Klassifikationsaufgabe mit sauberer Bewertung und Uebergabe an eine Fachanwenderin ist genau das, was eine Junior-Data-Scientist:in in den ersten Wochen im Job liefert.
Dieses Projekt schärft
- supervised-learning
- feature-engineering
- model-evaluation
Machine Learning Engineer
Die Disziplin, ein Modell reproduzierbar in einem Notebook bauen und mit klaren Metriken bewerten zu koennen, ist die Vorstufe zur ML-Engineer-Arbeit an Produktionspipelines.
Dieses Projekt schärft
- python
- scikit-learn
- xgboost
Applied AI Scientist
Ein Geschaeftsproblem in eine ML-Formulierung uebersetzen, die richtige Metrik waehlen und das Ergebnis fachlich erklaeren — dieser dreifache Sprung ist Tagesgeschaeft im angewandten KI-Bereich.
Dieses Projekt schärft
- supervised-learning
- model-evaluation
- feature-engineering
Noch eine Sache