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, cleaned invalid records, engineered predictive features, and compared Linear Regression against Random Forest using R², MAE, and RMSE. The work culminated in a business recommendation for a Certified Pre-Owned team, 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
- Combined VW and Audi listings into a single analysis frame and used brand-aware visualizations to compare market behavior.
- Identified and removed clearly invalid rows such as zero engine-size and extreme price outliers before modeling.
- Built and compared both Linear Regression and Random Forest models, then communicated the performance gap using R², MAE, and RMSE.
- Translated model output into a CPO-oriented recommendation with an explicit pricing-risk narrative.
- Exploratory Data Analysis
- Leakage-Free Feature Preparation
Meine eingereichte Arbeit10 Aufgaben
5 Aufgaben · 6 Zeilen · 5 Textantworten · 164 Wörter
- VW Sprint1 Complete56 Zeichen
- VW Sprint2 Complete61 Zeichen
- VW Sprint3 Complete59 Zeichen
- VW Business Insights1.3k Zeichen
- Jupyterlite Code2 Zeilen
- VW Sprint1 Complete1 Wort
- VW Sprint2 Complete1 Wort
- VW Sprint3 Complete1 Wort
- VW Business Insights160 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.