Selbstgesteuertes Projekt
Machine Learning for Automotive
KI / ML · Juli 2026
Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis
Built an end-to-end used-car pricing analysis for VW and Audi listings: combined the datasets, explored price and mileage patterns, engineered predictive features, trained and compared Linear Regression and Random Forest models, and translated the results into a CPO pricing recommendation. The work includes quantified model gains, feature-driver interpretation, and a clear note on where the current data still limits rollout.
Bewertet nach
- Exploratory Data Analysis20%
- Feature Engineering25%
- Model Building & Evaluation35%
- Business Communication20%
Bestanden · Bestehensgrenze 60/100
Was herausstach6
- Combined VW and Audi listings into a single analysis frame with a brand indicator and used it consistently in EDA
- Built a baseline Linear Regression on mileage only, then moved to richer features and compared against Random Forest
- Interpreted the model results in business terms, including pricing error reduction and portfolio-level mispricing exposure
- Called out a real deployment gap: the current dataset lacks a brand field, limiting premium-brand pricing logic
- Exploratory Data Analysis
- Leakage-Free Feature Engineering
Meine eingereichte Arbeit10 Aufgaben
5 Aufgaben · 6 Zeilen · 5 Textantworten · 192 Wörter
- VW Sprint1 Complete56 Zeichen
- VW Sprint2 Complete61 Zeichen
- VW Sprint3 Complete59 Zeichen
- VW Business Insights1.4k Zeichen
- Jupyterlite Code2 Zeilen
- VW Sprint1 Complete1 Wort
- VW Sprint2 Complete1 Wort
- VW Sprint3 Complete1 Wort
- VW Business Insights188 Wörter
- Jupyterlite Code1 Wort
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