Selbstgesteuertes Projekt
Machine Learning for Automotive
KI / ML · Juli 2026
Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis
Built an end-to-end used-car pricing workflow for VW and Audi listings: combined the datasets, explored price and mileage patterns, engineered predictive features, and trained both Linear Regression and Random Forest models. The work culminated in a business summary that translated model results into a practical recommendation for a Certified Pre-Owned purchasing dashboard.
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 column and used the merged dataset consistently in analysis
- Added the key predictive features and cleaned obvious data errors before modeling
- Compared Linear Regression against Random Forest using R², MAE, and RMSE rather than relying on a single metric
- Wrote an executive summary that connects model performance to a concrete CPO purchasing recommendation
- Leakage-Free Feature Engineering
- Honest Model Evaluation
Meine eingereichte Arbeit10 Aufgaben
5 Aufgaben · 6 Zeilen · 5 Textantworten · 166 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 Insights162 Wörter
- Jupyterlite Code1 Wort
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