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 against Random Forest using R², MAE, and RMSE. The work culminated in a clear CPO pricing recommendation grounded in model performance and feature importance.
Bewertet nach
- Exploratory Data Analysis20%
- Feature Engineering25%
- Model Building & Evaluation35%
- Business Communication20%
Bestanden · Bestehensgrenze 60/100
Was herausstach6
- Compared Linear Regression and Random Forest with R², MAE, and RMSE and clearly identified the stronger model
- Interpreted the Random Forest feature drivers as MPG, car age, and engine size, tying them back to pricing behavior
- Wrote a business recommendation for the CPO team that connects model error to operational pricing decisions
- Leakage-Free Feature Engineering
- Honest Model Evaluation
- Business Translation of Model Results
Meine eingereichte Arbeit10 Aufgaben
5 Aufgaben · 6 Zeilen · 5 Textantworten · 172 Wörter
- VW Sprint1 Complete56 Zeichen
- VW Sprint2 Complete61 Zeichen
- VW Sprint3 Complete59 Zeichen
- VW Business Insights1.5k Zeichen
- Jupyterlite Code2 Zeilen
- VW Sprint1 Complete1 Wort
- VW Sprint2 Complete1 Wort
- VW Sprint3 Complete1 Wort
- VW Business Insights168 Wörter
- 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.