So nutzen Sie synthetische Daten für ein KI-Portfolioprojekt

In der heutigen datengetriebenen Welt sind echte Datensätze oft schwer zu bekommen – sei es wegen Datenschutz, Kosten oder Verfügbarkeit. Synthetische Daten bieten hier eine elegante Lösung: Sie lassen sich nach Bedarf generieren, sind vollständig kontrollierbar und erfüllen gleichzeitig die Anforderungen an Qualität und Vielfalt.

Der erste Schritt besteht darin, ein geeignetes Tool oder eine Bibliothek auszuwählen, die realistische Daten simulieren kann. Mit Python‑Paketen wie scikit‑learn, CTGAN oder SDV lassen sich Datensätze erzeugen, die strukturell und statistisch echten Daten ähneln, ohne sensible Informationen preiszugeben.

Im Anschluss wird das generierte Dataset in ein Machine‑Learning‑Projekt eingebunden. Dabei wählen Sie ein Modell – etwa ein Klassifikations‑ oder Regressionsmodell – und trainieren es auf den synthetischen Daten. Durch gezielte Feature‑Engineering‑Schritte und Hyperparameter‑Optimierung können Sie die Leistung des Modells maximieren und anschließend mit realen Testdaten validieren.

Das fertige Projekt eignet sich hervorragend als Portfolio‑Beispiel: Es demonstriert nicht nur Ihre technischen Fähigkeiten im Umgang mit KI, sondern auch Ihre Fähigkeit, innovative Lösungen für datenbezogene Herausforderungen zu entwickeln. Zeigen Sie den Prozess, die Ergebnisse und die Erkenntnisse klar und nachvollziehbar – so überzeugen Sie potenzielle Arbeitgeber oder Kunden nachhaltig.