Im Research-Team prägen Modellentwicklung und Feature Engineering die Qualität analytischer Ergebnisse. Beide Schritte folgen einer bewussten methodischen Vorgehensweise.

!Kursinhalt

!1. Rahmen der Modellentwicklung
*Problemstellung und Zielgröße
*Datenbasis und Annahmen
*Evaluationslogik

!2. Feature Engineering
*Umgang mit Roh- und Transformationsdaten
*Codierung kategorialer Variablen
*Arbeit mit Zeit- und Textdaten

!3. Modellierung
*Auswahl geeigneter Verfahren
*Hyperparameter-Tuning
*Validierung

!4. Dokumentation und Übergabe
*Nachvollziehbarkeit der Schritte
*Versionierung von Modell und Features
*Zusammenarbeit im Team

!Berufliche Relevanz

*gutes Feature Engineering entscheidet häufig über die Qualität eines Modells
*strukturierte Modellentwicklung schützt vor Fehlentwicklungen
*nachvollziehbare Dokumentation erleichtert Weiterentwicklung und Audit