Zertifiziert
Selbstgesteuertes Projekt
Machine Learning for Automotive
KI / ML · Juni 2026
68/ 100
Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis
A verified, self-directed industry project — completed and passed a real industry rubric at 68/100 on ProoV.
Bewertet nach
- Exploratory Data Analysis20%
- Feature Engineering25%
- Model Building & Evaluation35%
- Business Communication20%
Bestanden · Bestehensgrenze 60/100
Was herausstach6
- Correctly combined VW and Audi datasets with a brand column and performed multiple EDA views, including distributions, correlations, scatter plots, and brand boxplots.
- Identified meaningful predictive features such as car age and mileage per year, and connected them to resale value.
- Compared Linear Regression and Random Forest conceptually and translated model performance into a business impact estimate for the CPO team.
- Provided an actionable recommendation to use Random Forest as a decision-support tool with human review for unusual cases.
- Exploratory Data Analysis
- Feature Engineering
Meine eingereichte Arbeit10 Aufgaben
5 Aufgaben · 6 Zeilen · 5 Textantworten · 184 Wörter
- VW Sprint1 Complete56 Zeichen
- VW Sprint2 Complete61 Zeichen
- VW Sprint3 Complete59 Zeichen
- VW Business Insights1.6k Zeichen
- Jupyterlite Code2 Zeilen
- VW Sprint1 Complete1 Wort
- VW Sprint2 Complete1 Wort
- VW Sprint3 Complete1 Wort
- VW Business Insights180 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.