Xgboost
Wenn Du gerne Xgboost anwendest, kannst Du das hier an realen Industrieprojekten üben.
- CodeMittelstufeNeu
Volatilitätsprognose für FX-Hedging eines DAX-Zulieferers
Du erhältst tägliche Schlusskurse für EUR/USD der letzten zehn Jahre, implizite Volatilitäten aus dem Optionsmarkt sowie einen makroökonomischen Datensatz (Zinsentscheidungen, K…
- Time Series Forecasting
- Garch Modeling
- Lstm
Fachübergreifend - 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 - 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 - 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 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.
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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.
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Füge es Deinem LinkedIn-Profil mit einem Klick hinzu.
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