Feature Engineering
Wenn Du gerne Feature Engineering anwendest, kannst Du das hier an realen Industrieprojekten üben.
- CodeEinsteigerNeu
MLP-Baseline für Strompreis-Prognose in einem Stadtwerk
Du erhältst 3 Jahre Spotpreis-Daten plus exogene Variablen (Last, Wind, Solar, Brennstoffpreise). Implementiere eine MLP-Prognose (Input: 168 Stunden Historie + exogene Features…
- Mlp Architectures
- Time Series Forecasting
- Pytorch
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Lieferzeit-Prognose für einen Hamburger Logistikdienstleister verbessern
Sie erhalten eine Parquet-Datei mit etwa 800.000 Sendungen (Abholzeit, Übergabezeit, Empfänger-PLZ, Gewicht, Sendungsart, Wetterdaten aus DWD). Reinigen Sie Ausreißer und Geschä…
- Feature Engineering
- Regression Modeling
- Data Wrangling
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Datengetriebene Verschleißprognose für eine Stanzpresse
Du erhältst sechs Monate hochfrequente Sensordaten (Vibration mit 5 kHz, Strom und Temperatur mit 1 Hz) für drei vergleichbare Pressen, plus die dokumentierten Werkzeugwechsel a…
- Time Series Modeling
- Feature Engineering
- Signal Processing
Fachübergreifend - 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) 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
- CodeMittelstufeNeu
Recommendation-System für einen DACH-E-Commerce-Marktplatz
Du erhältst anonymisierte Session-Daten (rund 18 Mio. Sessions, 6 Mio. unique User), Produktmetadaten und 90 Tage Conversion-Daten. Implementiere drei Modelle: (1) Item-kNN als …
- Recommendation Systems
- Collaborative Filtering
- Matrix Factorization
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Kreditausfall-Scoring für ein Berliner KMU-Fintech
Du arbeitest mit einem anonymisierten Datensatz aus 24.000 historischen Kreditanträgen mit dem Zielmerkmal 'Default innerhalb von 12 Monaten'. Trainiere ein Klassifikationsmodel…
- Classification
- Xgboost
- Shap
AI and Quantitative Finance - AnalysisMittelstufeNeu
Customer-Lifetime-Value-Modell für einen Energieversorger
Du erhältst anonymisierte Vertragsdaten (5 Jahre, 1,4 Mio. Kund:innen), monatliche Abrechnungen und Akquisitions-Kanal-Information. Implementiere zwei Ansätze: (1) Probabilistis…
- Clv Modeling
- Probabilistic Models
- Xgboost
Data Mining and Information Retrieval - CodeMittelstufeNeu
LSTM-Modell für Vibrations-Anomalien an einer Druckguss-Anlage
Du erhältst 8 Monate Vibrations-Sequenzen (10-kHz-Abtastung, 8 Maschinen) plus 22 bestätigte Wartungsfälle. Aggregiere auf Sekunden-Fenster (Mittelwert, Std, FFT-Hauptfrequenzen…
- Lstm Architectures
- Anomaly Detection
- Time Series
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
Spielbaum-KI mit Lern-Heuristik für ein Brettspiel-Studio
Du erhältst eine Implementierung der Spielmechanik plus 5.000 archivierte Spielpartien aus Beta-Tests mit menschlichen Spielern. Implementiere eine Minimax-Engine mit Alpha-Beta…
- Minimax Algorithm
- Alpha Beta Pruning
- Feature Engineering
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Kernel-Methoden vs. neuronales Netz auf Chromatographie-Daten
Du erhaeltst rund 12 000 Chargen mit je einem 800-Punkt-Chromatogramm (numerische Zeitreihe) plus Zielspalte (konform/abweichend). Implementiere zwei Vergleichsmodelle: (1) Kern…
- Kernel Methods
- Neural Networks
- Model Evaluation
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Multi-Task-Learning fuer einen E-Commerce-Recommender
Du erhaeltst 18 Monate Web-Telemetrie-Daten (rund 4,2 Millionen Sessions) mit Labels fuer alle drei Aufgaben. Implementiere zwei Architekturen: (1) drei separate XGBoost-Modelle…
- Multi Task Learning
- Neural Networks
- Model Evaluation
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Spark-Pipeline für Risiko-Scoring bei einem Frankfurter B2B-Fintech
Du erhältst die bestehende pandas-Pipeline (Feature-Aggregation über 30/90/180-Tage-Fenster pro Geschäftskund:in plus ein bereits trainiertes XGBoost-Modell als PMML-Export), ei…
- Apache Spark
- Distributed Computing
- Feature Engineering
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
- AnalysisEinsteigerNeu
Wearable-Sensorik-Analyse für eine Salzburger Health-Studie
Du erhältst anonymisierte Sensorzeitreihen von 40 Teilnehmer:innen über 2 Wochen, Stress-Diary-Einträge im 30-Minuten-Raster und eine Daten-Validierungs-Checkliste. Implementier…
- Health Informatics
- Time Series Analysis
- Feature Engineering
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
End-zu-End-ML-Pipeline fuer einen Logistik-Dispatcher
Du baust eine Pipeline in Python, die taeglich aus zwei Datenquellen (Containerterminal-API + Wettervorhersage-API) zieht, Features aufbaut, ein Gradient-Boosting-Modell auf rol…
- Ml Pipelines
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Machine Learning in Practice - CodeMittelstufeNeu
Bonitäts-Scoring für ein Kölner Factoring-Unternehmen
Sie erhalten anonymisierte Daten von 18.000 historischen Forderungen über 36 Monate mit Default-Label, plus 24 Features (Unternehmens-Stammdaten, Bilanz-Kennzahlen, Zahlungs-His…
- Supervised Learning
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Machine Learning (CS Elective) - AnalysisEinsteigerNeu
Kreditrisiko-Scoring fuer einen regionalen Kreditgeber
Du erhaeltst eine CSV mit 35 000 abgeschlossenen Kreditfaellen aus 2018-2024: Antragsmerkmale (Alter, Beschaeftigungsdauer, beantragte Hoehe, Laufzeit, Zweck), externe Bonitaets…
- Supervised Learning
- Model Evaluation
- Feature Engineering
Machine Learning (Undergraduate) - CodeEinsteigerNeu
Association-Rules für Warenkorb-Empfehlungen im Online-Großhandel
Du erhältst 18 Monate Bestellungen (rund 4 Mio. Zeilen) und einen Produktkatalog mit Hierarchie (Warengruppe → Kategorie → Artikel). Implementiere Apriori oder FP-Growth (mlxten…
- Association Rules
- Apriori
- Fp Growth
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Bedarfs-Prognose für die Lager-Logistik eines Wiener FMCG-Distributors
Du erhältst 3 Jahre Wochen-Verkaufs-Daten für rund 1.200 SKUs in 4 Lagern (rund 250.000 SKU-Lager-Wochen-Kombinationen) plus eine Promotion-Liste pro SKU und Woche. Implementier…
- Time Series
- Hierarchical Forecasting
- Demand Forecasting
Time Series Analysis and Forecasting - AnalysisEinsteigerNeu
Predictive Maintenance fuer einen Mittelstandsmaschinenbauer
Du erhaeltst rund 12 Millionen Sensorzeilen (Zeitstempel + Vibrations-RMS + Stromstaerke + Spindeltemperatur) plus eine zweite CSV mit den letzten 90 dokumentierten Spindelausfa…
- Supervised Learning
- Time Series
- Feature Engineering
Machine Learning (Undergraduate) - CodeEinsteigerNeu
Kunden-Abwanderungs-Vorhersage für ein Münchner SaaS-Unternehmen
Sie erhalten anonymisierte Daten von 1.400 Kunden über 24 Monate: Login-Frequenz, Feature-Nutzung pro Modul, Support-Tickets, Stripe-Zahlungs-Verzögerungen, Kontaktwechsel im CR…
- Supervised Learning
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Machine Learning (CS Elective) - CodeMittelstufeNeu
Daten-Pipeline für Streaming-Features bei einem Wiener Online-Händler
Du erhältst eine Beispiel-Topologie (Browse-, Cart-, Order-Events als Kafka-Topics mit jeweils rund 8.000 Events/s in Spitzen), das aktuelle Batch-Feature-Schema (12 Aggregat-Fe…
- Streaming
- Apache Kafka
- Apache Spark
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Forecast-Capstone für Frankfurter Energiehändler
Sie erhalten drei Jahre historischer Stundenpreise, Wind- und Solar-Einspeise-Forecasts, Last-Forecasts und Gas-Spotpreise (alles öffentlich zugängliche Daten). Bauen Sie drei M…
- Time Series Forecasting
- Feature Engineering
- Lightgbm
AI/ML Practicum and Hands-on Lab - AnalysisEinsteigerNeu
Kundensegmentierung für einen Lebensmittel-Discounter clusteranalysieren
Du erhältst einen anonymisierten Loyalty-Datensatz (Käufe + grobe Demografie + Filial-Region) über 6 Monate. Erstelle ein RFM-Feature-Set (Recency, Frequency, Monetary — Aktuali…
- Clustering
- Feature Engineering
- Rfm Analysis
Fachübergreifend - AnalysisEinsteigerNeu
Kreditrisikomodell für ein regional verwurzeltes Fintech
Sie agieren als Risk Analyst und entwickeln ein prädiktives Kreditrisikomodell (Probability of Default, PD — Ausfallwahrscheinlichkeit) für das Fintech. Ihr Auftrag umfasst: (1)…
- Predictive Analytics
- Statistical Modeling
- Risk Assessment
Business Analytics
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
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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.