Data-Science-Berater in Deutschland
ein, in Minuten mit der Hilfe von KI aus 15.000 Lebensläufen passend ausgewähltFür Predictive Modeling, Forecasting, NLP, Experimentierung und Data-Product-Arbeit. Erhalten Sie schnellen, präzisen Zugang zu geprüften, verfügbaren Freelancern, die unübersichtliche Daten in Entscheidungen und funktionierende Modelle verwandeln können.
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Thorsten Matzner
Letzte Position:
Odoo Implementeur bei N.N.
Als Projektleiter für die Odoo-Implementierung bei einem kleinen Unternehmen war ich verantwortlich für die Konzeption, Umsetzung und Schulung eines vollständig integrierten CRM- und Buchhaltungssystems. Durch eine strukturierte Anforderungsanalyse, präzise Datenmigration und gezieltes Change-Management konnte ich die Einführung in nur acht Wochen realisieren. Das Projekt führte zu einer deutlichen Reduktion manueller Tätigkeiten, schnelleren Geschäftsprozessen und erhöhter Transparenz in Echtzeit.
Hauptaufgaben
Anforderungsanalyse und Prozess-Mapping Konfiguration der Odoo-Module CRM, Sales und Accounting Datenmigration (Excel/CSV → Odoo) und Qualitätskontrolle Erstellung von Workflows, automatisierten E-Mail-Regeln und Dashboards Durchführung von Trainings und Support nach Go-Live Projektkoordination (Budget, Zeitplan, Stakeholder-Kommunikation)
Wichtigste Erfolge
Volle Implementierung der Odoo-Suite innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens (8 Wochen) 30 % Reduktion der Buchhaltungszeit und 25 % Beschleunigung des Lead-Zu-Verkauf-Flows 100 % Kundenzufriedenheit nach dem Go-Live, basierend auf Umfrageergebnissen Erfolgreiche Migration von 100 % der bestehenden Stammdaten ohne Datenverlust Aufbau einer nachhaltigen Support-Infrastruktur (3-Monats-After-Go-Live-Support)
Auswirkungen
Verbesserte Entscheidungsfindung durch Echtzeit-Dashboards und automatisierte Berichte Erhöhte Effizienz und Kostenersparnis (≈ € 8 000/Monat) Skalierbarkeit für zukünftiges Wachstum (zusätzliche Module können nahtlos integriert werden) Stärkung der Vertriebs- und Finanzabteilungen durch nahtlose Prozessintegration Diese Zusammenfassung verdeutlicht, wie ich durch strukturierte Projektarbeit, technische Expertise und gezielte Schulung konkrete und messbare Mehrwerte für das Unternehmen geschaffen habe.
Michael Bader
Letzte Position:
Produktanalyse-Consultant – Trust & Safety bei Kleinanzeigen
- Erkennen von Betrugsmustern durch Implementierung strenger Anti-Betrugsregeln bei gleichzeitiger Beibehaltung akzeptabler False-Positive-Raten, wodurch das Betrugsrisiko für Nutzer um bis zu 80 % gesenkt wird
- Unterstützung bei Ideenfindung und Einführung neuer Trust-&-Safety-Funktionen, um betrügerische Aktivitäten zu blockieren und das Bewusstsein der Nutzer für Betrug zu erhöhen
- Unterstützung von Produkt, Entwicklung und Kundenservice mit BI-Berichten und weiterführender Anleitung, um Betrug und Verstöße gegen Richtlinien zu erkennen und zu bekämpfen
Thore Fahrtmann
Letzte Position:
Data- & KI-Berater bei ContiTech GmbH
- Beratung zur Architektur der Databricks Lakehouse Platform
- Migration bestehender Datenservices für die Fertigung auf Databricks. Bestehende Services laufen auf verschiedenen Plattformen und Tools und werden auf der Zielplattform zusammengeführt
- Umsetzung neuer Data- & KI-Use-Cases auf der Databricks-Plattform (z. B. Anbindung neuer Systeme, Entwicklung von Prototypen für KI-Agents, …)
Tech Stack: Databricks, Azure, PySpark, Python
Enrico Goerlitz
Letzte Position:
Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer bei Freiberuflicher Software & Data/AI Engineer
- Dozent für den GenAI-Track des Master School Institute of Technology
- Entwicklung einer Full-Stack-KI-Anwendung (React + Python/FastAPI) für den automatisierten Lieferanten-Produktimport mit intelligenter Spalten- und Kategorienklassifizierung (4-Layer, hierarchisch) inkl. Human-in-the-Loop-Validierung
Felix Klug
Letzte Position:
Senior Consultant Data Science & Data Engineering bei metafinanz Informationssysteme GmbH
- Technisches Coaching für die Migration von Aktivitäten von SAS zur Palantir Foundry-Plattform
- Technische Beratung und Anleitung beim Onboarding, Vermittlung von End-to-End-Wissen in Palantir Foundry einschließlich Pipeline-Nutzung
- Entwicklung KI-basierter Tools zur Analyse externer Parameter mit Machine-Learning-Verfahren in TensorFlow und PyTorch
- Aufbau einer ETL-Pipeline in Python, bereitgestellt auf AWS, und Betreuung einer SQL-Datenbank
- Optimierung von Geschäftsprozessen durch Process Mining mit Celonis durch Erstellung von Frontend- und Backend-Dashboards, Bereitstellung von Daten über SAS und SQL, Einrichtung von Delta-Loads und Durchführung von Enablement-Workshops
- Zusammenarbeit mit Vertriebs- und Recruiting-Teams zur Identifikation neuer Chancen und Bewertung von Bewerbern
- Organisation interner und externer Veranstaltungen zur Förderung der Zusammenarbeit und Stärkung der Unternehmenspräsenz
- Vertiefung technischer Fähigkeiten in KI/ML, cloudbasierten Lösungen und Data Engineering in der Finanz- und Rückversicherungsbranche
Christian Schulz
Letzte Position:
Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG
- Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
- Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit mit DevOps
- Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Kai Sieveke
Letzte Position:
Bedarfsmanager, Analyst, Prozessberater
- Vernetzung der Bereiche Systemarchitektur, Business-Analyse, Anforderungsanalyse und Prozessberatung
- Steuerung der Bedürfnisse der Fachbereiche in Richtung IT und Umsetzung
- Aufnahme der Anforderungen mittels JIRA und Herunterbrechen in EPICs
- Betreuung interner Projekte und Programme inklusive Stakeholdermanagement und Reporting
- Anforderungen von klassischen IT-Entwicklungen bis zu IoT-Anbindungen und SAP-Teil-System-Ablösungen
- Umsetzung aktueller rechtlicher Themen (MAKO, EnWG, EEG, GWG, StromGVV, GasGVV, StromNEV, GasNEV)
- Einsatz agiler Methoden (Agile, SAFe, ITIL, Scrum, Kanban, DDD, IaC, CI/CD, DevOps, Automatisierung, ETL, OOA, OOD, MDA, BPMN, BPM, UML, Marketing-Automatisierung, Datenwissenschaft, ML, KI/AI, Generative KI, LLMs)
- Nutzung von Tools wie JIRA, SharePoint, MS Office, MS Project, MS Dyn CRM, VMware ESX/ESXi, BSI-Grundschutz, BSI-C5, NIST, MS Azure, Typo3, MailAutomation, Docker, Kubernetes, OpenStack, OpenShift, Terraform, Ansible, SQL, REST, SOAP, Git, GitLab, LoraWan, SAP IS-U, S4/Hana, USU, KUGU, AbSys, Sensoren, MQTT
Mathew Divine
Letzte Position:
Data Science Expert and AI Strategist bei Freelancer
- Erstellte eine API zum Import, zur Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, wodurch eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard möglich wurde
- Setzte die API in AWS Lightsail Container-Services ein, automatisierte CI/CD mit GitHub Actions und sicherte die Stabilität durch pytest Unit- und Integrationstests
- Entwarf und entwickelte einen umfassenden Online-Kurs zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachleute und Lernende und erstellte dazu Lehrvideos und interaktive Jupyter-Notebooks
- Setzte OBS und professionelle Audioausrüstung ein, um Video- und Audiomaterial in hoher Qualität zu gewährleisten
- Leitete ein CRM-Daten-Normalisierungs- und Bereinigungsprojekt, das über ein Sankey-Diagramm visualisiert wurde, um das Kundenverständnis und die Pipeline-Entwicklung zu unterstützen
- Implementierte und validierte eine genAI-gesteuerte Web-Crawling-Strategie auf AWS und stellte Datenqualität, Skalierbarkeit und CRM-Datenanreicherung sicher
Robin Steinkühler
Letzte Position:
Berater im Bereich Data Science & Engineering bei valantic Digital Finance GmbH
- Ich habe als Schnittstelle zwischen Business und Engineering für Großkunden aus dem Finanzbereich gearbeitet und Data Products sowie Cloud-Pipelines in Python, SQL Server, SAP Datasphere und Tagetik entworfen.
- Ich habe einen universellen Python/FastAPI-Connector entwickelt und als Container bereitgestellt, der SAP S/4HANA und weitere SQL-/NoSQL-Quellen mit Tagetik synchronisiert. Eingesetzt in Google Cloud Run und Microsoft Azure, verringerte er die kritische 90-minütige Datenladezeit auf etwa 80 Sekunden (65× schneller).
- Ich habe ein Medallion-Layer Data Warehouse auf SQL Server entworfen, das rund 500 GB/Tag aus 11 ERP-Systemen einliest. Die täglichen Aktualisierungen laufen automatisiert (Vollständige Ladung in unter 6 Minuten) und entlasten 20–30 Finanzmitarbeitende um Tage manueller Datenkonsolidierung.
- Ich habe funktionsübergreifende Workshops geleitet, um die Enterprise EPM-Zielarchitektur für einen führenden Telekom-Anbieter in Südostasien (CAPEX, OPEX, Umsatz) zu entwerfen. Dabei habe ich Anforderungen in Datenmodell-Spezifikationen und Integrationsblueprints übersetzt, die das Implementationsteam des Kunden jetzt umsetzt.
- Ich habe Projekte wie ein konsolidiertes Data & Reporting Warehouse für einen globalen Hersteller (über 10.000 Mitarbeitende), NFI-Reporting für eine internationale Management- und Technologieberatung und CAPEX-/OPEX-Planung für einen Telekom-Konzern in Südostasien (über 20.000 Mitarbeitende) umgesetzt.
Marcel Meyer
Letzte Position:
Cloud-Architekt, Senior Solution Architekt, Senior Software Engineer bei Zuordnung von KPIs für die Service-Landschaft zur Erfassung und Analyse der Kosten pro Nutzer
- Technologien: GoLang, JavaScript, TypeScript, AWS, Terraform, Git
- Konzeption der AWS-Infrastruktur und vorhandener Dienste
- Analyse der IAM-Konten und -Rollen
- Einrichtung von Cost Explorer und CloudWatch-Monitoring
- Einrichtung der Persistenz gesammelter Daten in DynamoDB und S3
- Reporting und Kostenberechnung
- Konzeption der Terraform-Bereitstellung
Stefan Seidel
Letzte Position:
Consultant für IT-Anwendungsentwicklung & Data Science bei Eurofins Finance Transactions Germany GmbH
- Beratung in IT-Anwendungsentwicklung und Data Science
Karsten Courtin
Letzte Position:
Freiberuflicher Adobe Analytics Experte bei David & Martin
Chaitanya Kumar Dondapati
Letzte Position:
Data-Science-Berater bei Volkswagen AG
- Entwarf und implementierte DSGVO-konforme Datenpipelines.
- Entwickelte Machine-Learning-Algorithmen für After-Sales-Analysen, was die Reparaturerkennung verbesserte.
- Erstellte cloudbasierte Data-Lake-Architektur und ermöglichte damit abteilungsübergreifende digitale Transformation.
Alison Vanzetta
Letzte Position:
Data & KI-Projektmanager bei PINKTUM
- Leitung des internen Technikteams bei der Produktentwicklung einer KI-basierten E-Learning-Lösung
- Erstellung von Business Cases, Definition von Anforderungen und Wireframes für neue Funktionserweiterungen
- Erfassung und Abstimmung der Projektziele mit internen und externen Stakeholdern
Rudy Pastel
Letzte Position:
Data Science Berater bei Rudy Pastel Consulting
- 08/2021–jetzt: Entwicklung von R-Paketen und R-Shiny-Dashboard, Wartung und Erweiterung der von mir entwickelten ETL-Software
- 06/2023–12/2023: Migration des Codebestands von R 3.6.3 auf R 4.3.1
- 03/2019–07/2021: Entwicklung einer ETL-Software mittels R
- 02/2019–09/2019: Herausstellung eines neuen Produkts mittels R-Shiny
- 05/2018–09/2018 (Lowell Financial Services GmbH): Buchhalter bedienen jetzt den von mir entwickelten Schuldstreibungsvorhersager über die von mir entwickelte grafische Benutzeroberfläche
- 07/2018–08/2018 (Symrise AG): Umgestaltung von Modellierungsskripten in R-Pakete
- 12/2019–01/2020 (Symrise AG): Entwicklung eines datengetriebenen Vorentwicklers mit grafischer Benutzeroberfläche für Geschmacksentwickler
- 11/2022–12/2022 (BDO AG): Prüfung der R-Codebasis eines Startups als Mitglied des technischen Due-Diligence-Teams für einen Pharmariesen
- 07/2023–09/2023 (BMW AG): Wissenschaftliches und technologisches Scouting zur automatischen Testfallgenerierung zur Validierung cyber-physischer Systeme
Technologien: R, devtools, testthat, roxygen2, httr, RCurl, Rmarkdown, R-Shiny, SQL, Git
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Data-Science-Berater – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
64%
Doktortitel
14%
Zertifizierungen pro Freelancer
6
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 27 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze für Data-Science-Berater in Deutschland
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 27 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Rolle
Was sie machen
Ein Data-Science-Berater macht aus Geschäftsfragen analytische Arbeit, die in der Produktion oder für Entscheidungen genutzt werden kann. Er definiert das Problem, prüft die Daten, baut Modelle, testet Annahmen und erklärt, was die Ergebnisse für das Unternehmen bedeuten.
Typische Ergebnisse sind:
- Problemdefinition und Analytics-Roadmap
- Datenexploration und Feature-Design
- Vorhersagemodelle und Forecasting-Logik
- Experimentdesign und Auswertung
- Klare Empfehlungen für Business- und Produktteams
Kernkompetenzen
Starke Data-Science-Berater verbinden Statistik, Machine Learning und praktisches Geschäftsdenken. Sie wissen, wann ein einfaches Modell besser ist als ein komplexes, und sie können ihren Ansatz in klarer Sprache verteidigen.
- Python, SQL und gängige Data-Science-Bibliotheken
- Modellauswahl, Validierung und Fehleranalyse
- Datenbereinigung, Transformation und Feature Engineering
- Daten verständlich aufbereiten für nicht-technische Stakeholder
- Verständnis für Geschäftskennzahlen, nicht nur technische Scores
Tools und Schwerpunktbereiche
Der richtige Berater ist meist sicher im Umgang mit Notebooks, Data Warehouses und Cloud-Umgebungen. Typische Arbeit umfasst Kundenanalysen, Nachfrageprognosen, Churn-Analysen, Empfehlungssysteme, Anomalieerkennung und Natural Language Processing.
In Deutschland suchen Unternehmen oft Freelancer, die mit gemischten Teams aus Produkt, Engineering und Management zusammenarbeiten können. Das ist wichtig in der Fertigung, im Handel, im Finanzwesen, in der Logistik und bei B2B-Software, wo Data Science zu echten operativen Rahmenbedingungen passen muss.
Wann man einen hinzuzieht
Unternehmen beauftragen einen freiberuflichen Data-Science-Berater, wenn die Arbeit spezialisiert, dringend oder an eine bestimmte Initiative gebunden ist. Das passt besonders gut, wenn ein internes Team zusätzliche Expertise, eine zweite Meinung oder Hilfe braucht, um von der Analyse zur Umsetzung zu kommen.
- Sie brauchen Unterstützung für ein kurzes, klar abgegrenztes Projekt
- Dem Team fehlen tiefe Fähigkeiten in Modeling oder Experimentierung
- Daten sind vorhanden, aber aus Erkenntnissen werden noch keine Maßnahmen
- Sie brauchen Hilfe bei der Wahl der richtigen Methode, nicht nur beim Ausführen
- Die Arbeit muss technische Ergebnisse mit Business-Impact verbinden
Wie starke Berater aussehen
Ein starker Data-Science-Berater stellt früh präzise Fragen. Er hinterfragt schwache Annahmen, erkennt Datenqualitätsprobleme schnell und hält den Umfang eng an der Entscheidung, die der Kunde treffen muss.
Er kennt auch den Unterschied zwischen einem Modell, das im Notebook gut aussieht, und einem, das im echten Einsatz Bestand hat. Gute Berater dokumentieren ihre Arbeit, erklären Abwägungen und machen die Übergabe an interne Teams oder Entwickler einfach.
Arbeitsweise
Viele Data-Science-Projekte können remote erledigt werden, vor allem wenn der Zugang zu Daten und Stakeholdern gut organisiert ist. Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn die Arbeit von sensiblen Daten, Workshops oder enger Zusammenarbeit mit Business Leads und Ingenieuren abhängt.
Für Unternehmen in Deutschland variieren die Sprachanforderungen je nach Team. Manche Projekte laufen komplett auf Englisch, während andere einen Berater erfordern, der Ergebnisse klar auf Deutsch mit Operations, Management oder lokalen Stakeholdern besprechen kann.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Data-Science-Berater, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Ein Data-Science-Berater hilft einem Unternehmen dabei, Daten in Entscheidungen, Modelle und messbare Geschäftsmaßnahmen zu verwandeln. Dazu kann gehören, das Problem zu definieren, Daten zu bereinigen und zu analysieren, Vorhersagemodelle zu bauen und die Ergebnisse für nicht-technische Teams zu erklären. In vielen Projekten hilft der Berater auch dabei, die richtige Methode zu wählen, bevor das Modeling überhaupt startet.
Achten Sie auf starke Python- und SQL-Kenntnisse, solide Statistik und ein gutes Verständnis von Modellvalidierung. Ein guter Berater sollte außerdem mit Feature Engineering, Experimentierung und Datenqualitätsproblemen umgehen können. Ebenso wichtig ist, dass er Abwägungen in einfacher Geschäftssprache erklären kann.
Ein Data-Science-Berater konzentriert sich auf Analyse, Modeling und Entscheidungsunterstützung, während ein Data Analyst meist mehr Zeit mit Reporting und Dashboards verbringt. Ein Data Engineer baut und betreibt Pipelines, Speicher und Dateninfrastruktur. In der Praxis überschneiden sich diese Rollen, aber der Berater ist meist derjenige, der das Problem einordnet und Daten in eine Methode oder ein Modell übersetzt.
Ein Freelancer ist sinnvoll, wenn der Bedarf projektbasiert, dringend oder sehr spezifisch ist, zum Beispiel bei Forecasting, Churn-Modelling oder dem Aufbau von Experimenten. Das ist auch nützlich, wenn Sie erfahrene Unterstützung brauchen, aber keine Vollzeitstelle schaffen wollen. Viele Unternehmen beauftragen einen DS-Berater, um schneller voranzukommen oder ein internes Team zu ergänzen.
Die meiste Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Datenzugang, Sicherheitsaufbau und Kommunikation klar geregelt sind. Vor-Ort-Zusammenarbeit hilft, wenn das Projekt Workshops, Zugriff auf sensible Systeme oder enge Arbeit mit Business-Teams braucht. In Deutschland bevorzugen viele Kunden je nach Stakeholder-Gruppe und Thema eine Mischung aus beidem.
Forecasting, Churn-Prognosen, Kundensegmentierung, Anomalieerkennung, Empfehlungslogik und NLP-Projekte passen häufig gut zu einem Data-Science-Berater. Die Rolle ist auch nützlich für das Design von Experimenten, Modell-Reviews und die Analytics-Strategie. Jedes Projekt, das strukturiertes Denken rund um Daten und Geschäftswert braucht, ist ein guter Kandidat.
Ein starker Berater stellt präzise Fragen, erkennt schwache Annahmen und erklärt, warum eine Methode zum Problem passt. Er sollte klar über Datenqualität, Validierung und die Grenzen des Modells sprechen, nicht nur über das Modell selbst. Gute Zeichen sind praktische Empfehlungen, eine saubere Übergabe und Beispiele für Arbeit, die zu echten Entscheidungen geführt hat.
Das hängt vom Projekt ab, aber der beste Data-Science-Berater kombiniert meist alle drei in gewissem Maß. Für modelllastige Arbeit sind tiefe Machine-Learning-Kenntnisse wichtig; für Business-Analyse und Entscheidungsunterstützung sind Statistik und saubere Problemdefinition oft wichtiger. In vielen Fällen ist ein vielseitiger Berater besser als jemand, der nur ein enges Toolset kennt.
Der durchschnittliche Stundensatz für Data-Science-Berater in Deutschland liegt bei 116 €, was einem Tagessatz von etwa 925 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als Data-Science-Berater in Deutschland arbeiten, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 64% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer, die als Data-Science-Berater in Deutschland arbeiten, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als Data-Science-Berater in Deutschland arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (27%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als Data-Science-Berater in Deutschland arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Bildung (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als Data-Science-Berater in Deutschland arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (93%), Business Intelligence (87%) und Produktentwicklung (67%).
FRATCH Data-Science-Berater Hauptstandorte
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
