Selbstgesteuertes Projekt
Machine Learning for Automotive
KI / ML · September 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, and compared Linear Regression with Random Forest using R² and MAE. The work culminated in a practical CPO recommendation to use the Random Forest model, backed by feature-importance insights and a business impact estimate.
Bewertet nach
- Exploratory Data Analysis20%
- Feature Engineering25%
- Model Building & Evaluation35%
- Business Communication20%
Bestanden · Bestehensgrenze 60/100
Was herausstach6
- Combined VW and Audi listings with a brand label and used that structure consistently across EDA and modeling.
- Identified the strongest price relationships and supported them with concrete observations, including the Audi price premium.
- Compared Linear Regression against Random Forest using multiple metrics and selected the stronger model for the CPO use case.
- Translated model performance into a business impact statement and a clear recommendation for the pricing team.
- Exploratory Data Analysis
- Leakage-Free Feature Engineering
Meine eingereichte Arbeit2 Aufgaben
1 Aufgabe · 2 Zeilen · 1 Textantwort · 1 Wort
- Jupyterlite Code2 Zeilen
- Jupyterlite Code1 Wort
Bewusst zusammengefasst — der eingereichte Code und die Texte bleiben privat, damit diese Seite nicht als Lösungsvorlage dient. Die vollständige Einreichung steht hinter dem verifizierten Zertifikat.