Sie bewerten die Datenqualität, die Datenherkunft und die Governance-Praktiken, um reproduzierbare Machine-Learning-Workflows sicherzustellen. Sie führen Validierungsprüfungen durch und legen Dokumentationsstandards fest, die die Nachvollziehbarkeit und das Vertrauen fördern.

Sie werden Techniken zur Datenverknüpfung, -aggregation und -transformation unter Verwendung von SQL und Pandas anwenden. Sie werden strukturierte Datensätze aufbereiten, die eine präzise Analyse und Visualisierung ermöglichen.

Sie werden analytische Erkenntnisse anhand von Hypothesen bewerten und die Ergebnisse in anschauliche visuelle und schriftliche Erkenntnisse umsetzen. Sie werden Muster und Schlussfolgerungen so vermitteln, dass sie die Entscheidungsfindung der Beteiligten unterstützen.

Sie werden die Ergebnisse der explorativen Datenanalyse auswerten, um Entscheidungen im Bereich Feature Engineering zu treffen. Sie werden Muster, Segmentunterschiede und statistische Signale identifizieren, die zur Verbesserung der Modelleingaben beitragen.

Sie werden die Modellleistung und die geschäftlichen Auswirkungen mithilfe von A/B-Tests bewerten. Sie werden die Versuchsergebnisse auswerten und Leistungsänderungen mit messbaren ROI-Ergebnissen in Verbindung bringen.

Sie werden komplexe Probleme im Bereich des maschinellen Lernens analysieren, indem Sie diese in modulare und wiederverwendbare Teilaufgaben zerlegen. Sie werden die zentralen Systemkomponenten identifizieren und klare Grenzen zwischen diesen festlegen.

Sie erstellen abstrakte Darstellungen wie Flussdiagramme und Pseudocode, um die Umsetzung von Lösungen im Bereich des maschinellen Lernens zu steuern. Sie entwerfen Artefakte, die für Klarheit, Skalierbarkeit und eine einheitliche technische Ausrichtung sorgen.

In diesem Projekt entwerfen und implementieren Sie eine produktionsreife Datenpipeline für maschinelles Lernen, die strukturierte Rohdaten in einen modellfähigen Datensatz umwandelt und interpretierbare Erkenntnisse liefert. Sie simulieren die Arbeit eines KI-Entwicklungsteams, das für die Aufbereitung von Daten für prädiktive Modellierung und die Kommunikation der Ergebnisse an die Stakeholder verantwortlich ist. Ihre Pipeline nimmt Rohdaten auf, führt Vorverarbeitung und Feature-Engineering durch, trainiert ein einfaches Machine-Learning-Modell und bewertet dessen Leistung anhand geeigneter Metriken. Über die Implementierung der Pipeline hinaus analysieren Sie die Modellausgaben und erstellen einen kurzen Bericht, in dem Sie die wichtigsten Erkenntnisse, die Auswirkungen auf die Modellleistung sowie mögliche Verbesserungen der Pipeline erläutern. Das Endergebnis ist ein für Ihr Portfolio geeignetes Python-Skript oder -Notebook zusammen mit einer strukturierten Analyse, die Ihre Fähigkeit unter Beweis stellt, zuverlässige Datenpipelines aufzubauen und KI-Erkenntnisse in einem professionellen Kontext zu vermitteln.