Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Erhalten Sie 14 Monate historischer Lastdaten in 10-Minuten-Auflösung (anonymisiert, rund 600.000 Datenpunkte). Modellieren Sie die Ankunftsrate mit einem nicht-homogenen Poisson-Prozess (Tages- + Wochensaisonalität); modellieren Sie die Bearbeitungszeit als Mischung aus zwei Lognormalverteilungen (zwei Risk-Stufen). Implementieren Sie eine Monte-Carlo-Simulation mit 10.000 Trajektorien pro Szenario (3 Wachstumsszenarien × 24 Monate). Verwenden Sie Varianzreduktion (Antithetic Variates und Control Variates — Techniken, die die Streuung der Stichprobenmittelwerte ohne mehr Läufe verringern). Liefern Sie die Simulationsbibliothek, eine 8-seitige Methodik-Dokumentation und eine 1-seitige Executive Summary mit Hardware-Empfehlung.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Welche Hardware-Kapazität ist notwendig, um über 24 Monate hinweg mit 99,9 % Wahrscheinlichkeit innerhalb der SLA-Latenz zu bleiben?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Monte-Carlo-Simulationen für Kapazitätsplanung von Grund auf entwerfen
- Varianzreduktionstechniken korrekt anwenden und ihren Effekt messen
- Ankunftsprozesse aus realen Daten parametrisieren
- Stochastische Ergebnisse in konkrete Hardware-Entscheidungen übersetzen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
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 RollenNoch eine Sache