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 UK 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 recommendation to use the Random Forest model, supported by feature-importance insights and a quantified pricing impact example.
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 brand-aware visualizations to compare market pricing
- Identified the expected negative mileage-price relationship and the Audi premium in the used-car market
- Translated model output into a CPO recommendation, including feature importance and a pricing-risk estimate
- Exploratory Data Analysis
- Feature Engineering for Predictive Modeling
- Model Comparison and Business Interpretation
Meine eingereichte Arbeit10 Aufgaben
5 Aufgaben · 6 Zeilen · 5 Textantworten · 178 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 Insights174 Wörter
- Jupyterlite Code1 Wort
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