Feature Engineering
Wenn Du gerne Feature Engineering anwendest, kannst Du das hier an realen Industrieprojekten üben.
- 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
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 - CodeMittelstufeNeu
VAE-basierte Anomalie-Erkennung für Banküberweisungen
Du bekommst 1,2 Mio. anonymisierte legitime Transaktionen, 4.000 als auffällig markierte Transaktionen und das heutige Regel-Set. Trainiere ein VAE auf den legitimen Daten, nutz…
- Vae
- Generative Models
- Anomaly Detection
Generative AI - 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 Develop in-demand professional skills.
Each challenge names the skills it strengthens. Over time, your profile fills with the competences a hiring manager would actually look for.
Why Ewance
- CodeMittelstufeNeu
Empfehlungssystem für ein Düsseldorfer FMCG-Onlineportal entwickeln
Sie erhalten zwei Jahre Bestellhistorie (anonymisiert) plus Produktstammdaten und Kategorien. Bauen Sie ein Empfehlungssystem als Kombination aus implizitem Matrixfaktorisierung…
- Recommendation Systems
- Matrix Factorization
- Model Evaluation
Applied Machine Learning - 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 - 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
Kernel-Methoden für seltene Maschinenfehler im Maschinenbau
Du erhältst 200.000 Sensorfenster (jeweils 2-Sekunden-Schwingungs-FFT plus akustisches Mel-Spektrogramm). Nur 1.200 sind als Defekte gelabelt. Implementiere One-Class-SVM mit RB…
- Kernel Methods
- Gaussian Processes
- Anomaly Detection
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Strategy Analyst
Frame the business question, model the options, build the recommendation. From market sizing to competitive analysis, this role is where strategy consulting meets in-house decision-making.
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.
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