- Wie bereite ich mein Dataset vor (Preprocessing, Transformation, Aggregation, Balancing, Fitting, usw.)- - Wie wähle ich das passende Modell aus- - Was ist die beste Architektur des Modells (wie viele Layer und welche Layerart / - anordnung bei Deep Learning)- - Wie kann ich overfitting erkennen und verhindern- - Wie kann ich Biases erkennen und verhindern- - Wie kann ich am effektivsten meine Hyperparameter tunen- - Welche statistischen Analysen sind für mein Modell am sinnvollsten, um das Ergebnis zu evaluieren-