Vorhersagemodell für Schulungsabbrüche in einer DACH-Konzern-Akademie
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Trainiere ein Klassifikationsmodell mit SHAP-Werten für eine Konzern-Akademie und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Die Akademie hat ein Jahresbudget von rund 18 Millionen Euro für Online-Weiterbildung; jede Verringerung der Abbrecher-Quote um 5 Prozentpunkte spart geschätzte 900.000 Euro an verlorenen Lizenzgebühren und Mentor:innen-Zeit.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie sieht ein erklärbares Vorhersagemodell für Schulungsabbrüche aus, das ab Tag 7 belastbare Frühwarnungen liefert und vom Konzernbetriebsrat freigegeben werden kann?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Erklärbare Vorhersagemodelle für Lerndaten unter Datenschutz-Bedingungen bauen
- SHAP-Werte zur Stakeholder-Kommunikation nutzen, nicht nur zur Modell-Diagnose
- Fairness-Analyse als integralen Bestandteil eines People-Analytics-Modells verankern
- Den Sprung von Modell-Output zu Mentor:innen-Handlung methodisch begründen
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.
- Predictive Modeling
Apply predictive modeling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Explainable Ai
Apply explainable ai to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Fairness Analysis
Apply fairness analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Learning Analytics
Apply learning analytics to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Stakeholder Engagement
Apply stakeholder engagement 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
Erklärbare Vorhersagemodelle für Lerndaten unter Datenschutz-Bedingungen zu bauen und gegenüber dem Betriebsrat zu verteidigen ist das Kerngeschäft eines Data Scientists in Corporate-People-Analytics.
Dieses Projekt schärft
- predictive-modeling
- explainable-ai
- learning-analytics
Applied AI Scientist
Den Sprung von Modell-Output zu Mentor:innen-Handlung methodisch zu begründen ist die translatorische Arbeit, die Applied AI Scientists in Corporate-L&D-Einheiten leisten.
Dieses Projekt schärft
- predictive-modeling
- learning-analytics
- stakeholder-engagement
KI-Sicherheitsforscher:in
Fairness-Analyse als integralen Bestandteil eines People-Analytics-Modells zu verankern, ist genau die Verantwortungs-Disziplin, die KI-Sicherheitsforscher:innen in regulierten Branchen einbringen.
Dieses Projekt schärft
- fairness-analysis
- explainable-ai
- stakeholder-engagement
Noch eine Sache