Big Data Experten in Köln
für zuverlässige Datenprodukte, dank KI in wenigen Minuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Datenplattformen entwerfen, Streaming-Pipelines entwickeln und komplexe Datensätze in nutzbare Erkenntnisse verwandeln. FRATCH vermittelt Ihnen präzise geprüfte und verfügbare Freelancer, die zu Ihrem Big-Data-Projekt passen und schnell starten können.
Lerne FRATCH Experten in Köln kennen, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
Alexander B.
Letzte Position:
Senior Data Engineer bei RWE AG
Architektur und Betrieb von Data Products für den Betrieb im Bereich erneuerbare Energien, einschließlich Windturbinen-, Netz-Mess- und Wetterdaten. Aufbau skalierbarer ETL/ELT-Pipelines in Azure Databricks mit Delta Lake (Bronze/Silver/Gold-Schichten) und Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte und semi-strukturierte Daten. Mitwirkung an einem Data-Quality-Framework mit Tabellen- und Spaltendokumentation, Ausreißererkennung und Vollständigkeitsmetriken für alle Datensätze innerhalb eines Data Products. Zusätzlich Implementierung eines DORA-KPI-Dashboards in Databricks, das für alle Data Products genutzt wird. Optimierung der CI/CD-Prozesse in Azure DevOps zur Vereinfachung der Bereitstellung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen hinweg.
Technology stack: Azure Databricks, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Azure Data Lake, APIs, Dremio, Azure DevOps, YAML, Git, Databricks Workflows, Application Insights, Terraform, OpenAI API, Codex, LLM-assisted workflows
Beshr A.
Letzte Position:
Systemadministrator – HealthCare IT & Dateninfrastruktur bei Cellitinnen Hospitalvereinigung
- Integration medizinischer Modalitäten (u. a. Ultraschall) in die bestehende IT-Infrastruktur (DICOM, HL7) – Inbetriebnahme im geplanten Zeitrahmen.
- Administration und Optimierung von PACS-Systemen für effiziente Archivierung und Verteilung radiologischer Bilddaten an mehreren Standorten.
- Sicherstellung konsistenter Datenqualität und nahtloser Interoperabilität im Datenaustausch zwischen KIS, RIS und PACS.
- Enge Zusammenarbeit mit ärztlichem Personal zur Analyse und digitalen Optimierung klinischer Workflows.
- Anforderungsmanagement und Testkoordination bei der Implementierung klinischer Anforderungen in komplexe IT-Strukturen.
Maurice K.
Letzte Position:
Solution Architect – Cloud-Native Transformation of IoT Monitoring Platform bei NDA / Wind Energy Sector
- Leitete die End-to-End-Architektur und Migration eines veralteten On-Premise-IoT-Monitoringsystems zu einer cloud-nativen Azure-Plattform in einem Entwicklungsteam mit 17 Mitgliedern
- Entwarf und implementierte eine skalierbare Microservices-Architektur (Java 21, Spring Boot, Kubernetes, Azure Services), entkoppelte IoT- Datenströme und beseitigte Engpässe des Altsystems
- Definierte den Tech-Stack, mentorierte Entwickler und koordinierte cross-funktionale Teams in 4 Ländern, um eine hohe Lieferqualität und die Einhaltung der Architekturstandards sicherzustellen
- Trieb Requirements Engineering und System-Redesign voran, beseitigte jahrelange technische Schulden und führte ereignisgesteuerte Verarbeitung sowie automatisierte Workflows ein
- Wichtige Erfolge
- Erhöhte Systemstabilität und Uptime um ~10x und machte 24/7-DevOps-Eingriffe überflüssig
- Senkte die Hosting-Kosten um ~80 % (5x Einsparung) durch Cloud-Optimierung
- Verbesserte Performance und Skalierbarkeit und ermöglichte eine stabile Verarbeitung von IoT-Datenströmen mit hohem Volumen
- Erfolgreiche Migration ohne Unterbrechung von On-Prem in die Cloud, mit hoher Nutzerzufriedenheit und Zuverlässigkeit ab dem ersten Tag
Halil O.
Letzte Position:
Senior Cloud Operations- und DevSecOps-Ingenieur (Azure / Terraform / CI-CD) bei KfW Bankengruppe
Reguliertes Konzernumfeld einer deutschen Bankengruppe (ca. 8.500 Mitarbeiter, Hybrid Cloud-Strategie).
Verantwortlich für den Betrieb, die Bereitstellung und die kontinuierliche Absicherung geschäftskritischer Plattformen – darunter eine GenAI-Chat-Anwendung, eine Big-Data/AI-Plattform sowie Data-Science-Arbeitsplätze auf Basis von Azure Virtual Desktops und VMs. Ownership der AzureDevOps Projekte nach ShaiHulud und React2Shell sowie BSI-Warnungen – Security Operations Improvements im gesamten SDLC.
Deployment-Verantwortung für GenAI-Chat-Anwendung, Big-Data/AI-Plattform (BDAI) sowie Data-Science-Arbeitsplätze (AVD/VM-basiert) in den jeweiligen LZs.
Deployment & Release Management: End-to-End-Verantwortung für Deployments von Portal- und Service-Applikationen in mehreren Azure Landing Zones, inklusive technischer Freigaben, Approvals nach Deployment-Guidelines der Entwicklungsteams sowie Sicherstellung ITIL-basierter Change- und Release-Prozesse im laufenden Betrieb via ServiceNow.
Azure Landing Zones & Netzwerkarchitektur: Aufbau, Provisionierung und Betrieb von Azure Landing Zones für 3-Tier-Web-Applikationen mit verbesserter Netzwerksegmentierung, VNet-Peering, Hub-Spoke-Architekturen, Private Endpoints und Firewall-Integration in separaten Subscriptions und Tenants.
Azure DevOps Governance & Betrieb: Ownership der Azure-DevOps-Organisation inklusive Projekte, Repositories und CI/CD-Pipelines, Umsetzung von Governance-Vorgaben wie Branch-Policies, Approval-Gates, Berechtigungskonzepten und Audit-fähigen Betriebsstrukturen.
Infrastructure as Code (Terraform): Design, Implementierung und Betrieb einer modularen Terraform-Architektur zur standardisierten Bereitstellung von Cloud-Infrastruktur, inklusive State-Management, Provider-Versionierung, Wiederverwendbarkeit und Policy-as-Code-Ansätzen.
CI/CD Pipeline Engineering: Konzeption, Betrieb und Optimierung komplexer YAML-basierter CI/CD-Pipelines mit Multi-Stage-Deployments, Template-Standardisierung, Self-Hosted Agents, integriertem Secret-Management und automatisierten Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen.
Git-Migration & Plattformkonsolidierung: Planung und Umsetzung der Migration von Repositories und Pipelines von Azure DevOps zu GitLab CI/CD, inklusive automatisierter Skripte, Inklusive Git-History, Pipeline-Portierung und Konsolidierung der Entwicklungsplattformen.
Container- & Plattformbetrieb (AKS): Betrieb und sicherheitstechnische Bewertung containerbasierter Workloads auf Azure Kubernetes Service, Zentralisierung der On-Premises Container Registry für ACR. OpenShift (OCP) Security Reviews: Sicherheitsbewertung von Codebaselines, Build-Pipelines und Deployment-Prozessen für On-Premises-OpenShift-Cluster mit kritischen Anwendungen sowie Ableitung konkreter Hardening-Empfehlungen.
Shift-Left Security & DevSecOps Transformation: Einführung eines unternehmensweiten Shift-Left-Ansatzes zur frühzeitigen Integration von Sicherheit in Entwicklungs- und Deployment-Prozesse, Enablement der Entwickler zur eigenständigen Sicherheitsprüfung und nachhaltige Reduktion von Schwachstellen vor Produktivsetzung (IDE-Integrationen, Pre-Commit Hooks, lokale Scanner).
Software Supply-Chain Security: Analyse und Mitigation von Supply-Chain-Risiken in NPM- und Yarn-basierten Anwendungen durch Dependency-Audits, Absicherung von CI/CD-Pipelines, Token-Rotation und Einschränkung riskanter Build- und Lifecycle-Mechanismen.
Frontend- & Framework-Security (React / Next.js): Sicherheitsbewertung und Koordinierung der Behebung kritischer Schwachstellen in allen Plattform-Anwendungen und Web-Frameworks, inklusive Abstimmung und ergänzenden technischen Mitigationsmaßnahmen mit allen Teams nach BSI-Warnung.
Software Composition Analysis (SCA): Einführung und Betrieb automatisierter Schwachstellen-Scans für Container-Images, Pipelines/Artefakte und Third-Party-Dependencies inklusive SBOM Exports innerhalb der CI/CD-Pipelines.
SAST / DAST Integration: Konzeption und Pilotierung statischer und dynamischer Anwendungssicherheitstests in enger Zusammenarbeit mit Security-Architektur und Entwicklungsteams zur kontinuierlichen Verbesserung der Code- und Runtime-Security und Etablierung betrieblicher Abnahme-Tests (BATs).
Artefakt- & Registry-Konsolidierung: Analyse und Konsolidierung aller Paket- und Container-Repositories für Service-Applikationen und AKS-Workloads mit dem Ziel einer zentralisierten, abgesicherten Registry-Strategie inklusive zentralisierter Vulnerability-Scanning und Governance.
Dependency-Track & SBOM-Strategie: Beratung des Compliance-Boards zur Einführung einer zentralen SBOM- und Vulnerability-Management-Plattform zur konzernweiten Erhöhung der Transparenz über Abhängigkeiten und Beschleunigung der CVE-Reaktionsfähigkeit.
CI/CD Pipeline Hardening: Sicherheitsanalyse und Bereinigung der bestehenden Pipeline-Landschaft durch Entfernung ungenutzter Pipelines, Verbesserung der Secrets-Hygiene, Umsetzung des Least-Privilege-Prinzips und Isolation von Build-Agent-Umgebungen.
Azure Web Application Firewall (WAF) Optimierung: Analyse und Optimierung bestehender Azure-WAF-Regelwerke (OWASP Top 10 Core Rule Set, DSR/SDC, Custom Rules) zur Abwehr bekannter Schwachstellen und Exploit-Patterns, inkl. Reduktion von False Positives und Verbesserung der Angriffserkennung.
Dokumentation & Stakeholder-Kommunikation: Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen, Runbooks und Architekturübersichten in Jira und Confluence sowie aktiver Wissenstransfer zwischen Operations, Development, Security und Compliance-Stakeholdern.
Emmanouil T.
Letzte Position:
Senior Analytics Engineer bei Trade Republic Bank GmbH
- Implementierung von Analytics- und Automatisierungslösungen für die Business Unit Anti Financial Crime
- Bereitstellung der Infrastruktur, inklusive wiederverwendbarer Datenmodelle und Feature-Ingestion für produktive ML- und regelbasierte Modelle in den Bereichen Account Take-Over und Kartenbetrugserkennung sowie Customer Risk Assessment
- Verwendete Tools: Snowflake, dbt, Looker, AWS, Python, Airflow, Metaflow
Yannick T.
Letzte Position:
Cloud Architekt bei Anonym
- Implementierung von Infrastructure-as-Code (IaC) mit Terraform, um eine skalierbare, wiederholbare und sichere Azure-Infrastruktur zu gewährleisten
- Implementierung und Optimierung von CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps
- Verwaltung von Container- und Server-Umgebungen sowie AKS
Kevin B.
Letzte Position:
Prokurist und KI-Leiter bei ValueData GmbH
- Leitung von KI-Initiativen für Life-Science-Lösungen, Integration fortschrittlicher KI-Modelle in Unternehmens-Workflows und Sicherstellung einer nahtlosen Bereitstellung.
- Entwerfen und Implementieren von Deep-Learning-Architekturen (PyTorch, Keras) für komplexe biomedizinische Herausforderungen, einschließlich Zellsegmentierung, multimodaler Omics-Analyse und Prognose von Punktwolken.
- Entwicklung und Bereitstellung robuster LLM-basierter Systeme, einschließlich RAG-Architekturen und agentischer Workflows mit LangGraph, um natürlichsprachige Interaktion mit komplexen medizinischen Daten zu ermöglichen.
- Führung funktionsübergreifender Initiativen zur Anwendung von Foundation Models und erklärbarer KI (xAI) in klinischen und evolutionären Algorithmen.
Dmitriy D.
Letzte Position:
Freiberuflicher Senior Data Scientist bei Merck KgaA
- AWS
- Genedata Profiler
- Data Lake
- APIs
- RStudio
- GitLab
- Python
- R
- Datenerfassung, -integration und -simulation
- Multiplex-Immunfluoreszenz
- Copy-Number-Variation-Erkennung
- HLA-Typisierung und Analyse des Heterozygotieverlusts
- RNA-Expressionsanalyse
Peter B.
Letzte Position:
Data Warehouse Berater (Entwicklung und Analyse) bei Atruvia AG
- Entwicklung und Erweiterung von ETL-Datenbeladungsjobs mit IBM DataStage und SQL-Optimierung in einer IBM DB2 Umgebung im Rahmen der Agree21 Datenmigration
- Analyse der Datenqualität und Entwicklung von Testprozeduren
- Erstellung von Skripten in MS Powershell und Dokumentation von GIT-Deploymentprozessen
- Technologien: RedHat Linux, IBM DB2 mit DB Visualizer, IBM InfoSphere DataStage 11.7, JIRA, TortoiseGIT, TortoiseSVN, Powershell Skripts
Dirk H.
Letzte Position:
Inhaber bei Soorce GmbH
- In Arbeitnehmerüberlassung bei der REWE digital GmbH
- Agiler Team-Coach bei einem Team des stationären Einzelhandels
- Coaching, laterale Führung und Moderation
- Etablierung agiler Werte und Anwendung agiler Methoden
- Weiterentwicklung und Konfliktmoderation im Team
- Moderation von unternehmensweiten Strategieworkshops
- Technologien: Kanban, Scrum, Microsoft Teams, Liberating Structures, Jira, Confluence, Concept Board, Miro, Test-Driven Development, OOP, DBMS (SQL, MySQL, MariaDB, PostgreSQL)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Big Data einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre (Deutschland: 19 Jahre)
Positionsdauer
1,5 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 12)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
78% (Deutschland: 92%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 65%)
Doktortitel
22% (Deutschland: 17%)
Zertifizierungen pro Freelancer
6 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Köln 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 von Experten in Köln, die Big Data einsetzen
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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Big Data Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (70%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Versicherung (50%)
- Bildung (40%)
- Fertigung (40%)
- Biotechnologie (30%)
- Chemie (30%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Big Data bedeutet
Big Data umfasst die Methoden und Systeme, die zum Sammeln, Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Daten in einem Umfang oder mit einer Geschwindigkeit eingesetzt werden, die herkömmliche Datenbanken nicht effizient bewältigen können. Es unterstützt strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Informationen aus Anwendungen, Geräten, Transaktionen, Protokollen und vernetzten Systemen. Ziel ist der zuverlässige Zugriff auf nützliche Erkenntnisse, nicht allein eine große Datenmenge.
Was damit entsteht
Unternehmen nutzen Big Data, um Data Lakes, Analyseplattformen, Empfehlungssysteme, Workflows zur Betrugserkennung und Prognosemodelle zu entwickeln. Es unterstützt außerdem Kundenanalysen, Transparenz in der Lieferkette, industrielle Überwachung und Berichte nahezu in Echtzeit. Solide Grundlagen machen Daten für Analysten, Anwendungen und Machine-Learning-Systeme verfügbar, ohne die Kontrolle über Qualität oder Zugriff zu verlieren.
- Batch- und Streaming-Datenpipelines
- Data Lakes und Warehouse-Integrationen
- Ereignisgesteuerte Analysen und Überwachung
- Feature Stores und Machine-Learning-Datenflüsse
Ökosystem und Tools
Zum Ökosystem gehören häufig Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, Apache Flink und Cloud-Dienste von AWS, Microsoft Azure und Google Cloud. Fachleute arbeiten möglicherweise auch mit Objektspeichern, spaltenbasierten Formaten wie Parquet, SQL-Engines, Orchestrierungstools und Systemen zur Überwachung. Die richtige Kombination hängt von Latenz, Governance, Datenformaten und betrieblichen Rahmenbedingungen ab.
Wann Fachwissen entscheidend ist
Freiberufliche Spezialisten sind hilfreich, wenn ein Unternehmen ein veraltetes Data Warehouse modernisiert, fragmentierte Quellen zusammenführt oder von Batch-Jobs auf Streaming umstellt. Sie können Muster für die Datenaufnahme etablieren, die Zuverlässigkeit von Pipelines verbessern, Aufbewahrungsregeln festlegen und analytische Workloads mit operativen Systemen verbinden. In Köln kann die Zusammenarbeit Remote-Arbeit mit Workshops vor Ort für Teams aus Fertigung, Logistik, Medien oder Einzelhandel verbinden.
Was gute Fachleute liefern
Gute Big-Data-Fachleute verstehen sowohl verteilte Verarbeitung als auch die geschäftlichen Fragen dahinter. Sie definieren klare Datenverträge, gehen mit Schemaänderungen um, schützen sensible Informationen und machen Fehler sichtbar. Außerdem dokumentieren sie Entscheidungen, testen Pipelines und kontrollieren den Cloud-Verbrauch, statt die Infrastruktur als nachträglichen Gedanken zu behandeln.
- Nachvollziehbare Datenherkunft und klare Verantwortlichkeiten
- Wiederherstellbare Pipelines mit aussagekräftigen Warnungen
- Sicherer Zugriff und solide Governance
- Dokumentation, die interne Teams pflegen können
Den richtigen Spezialisten auswählen
Beginnen Sie mit den Datenquellen, den erwarteten Workloads und der Entscheidung, die das System unterstützen muss. Bitten Sie um Beispiele für vergleichbare Aufgaben bei Datenaufnahme, Verarbeitung oder Migration und prüfen Sie anschließend, wie der Fachmann die Qualität gemessen und Fehlerfälle behandelt hat. Relevante Erfahrung mit Kafka, Spark, Hadoop, Cloud-Speicher, SQL und Orchestrierung ist wertvoll, aber Kommunikation und praktische Entscheidungen bei Zielkonflikten sind genauso wichtig.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Big Data.
Big Data wird verwendet, um große, schnell wachsende oder vielfältige Datensätze zu verarbeiten, mit denen herkömmliche Systeme Schwierigkeiten haben. Häufige Anwendungen sind Kundenanalysen, Betrugserkennung, Empfehlungssysteme, industrielle Überwachung, Lieferkettenanalysen und die Vorbereitung für Machine Learning.
Big Data-Plattformen sind für vielfältige Datentypen, verteilte Verarbeitung und hohe Datenmengen ausgelegt, während sich ein herkömmliches Warehouse meist auf strukturierte, aufbereitete Berichtsdaten konzentriert. Beide arbeiten oft zusammen: Ein Lake oder verteilter Speicher unterstützt die Datenaufnahme, während ein Warehouse die gesteuerte Geschäftsanalyse ermöglicht.
Big Data steht häufig in Verbindung mit Cloud-Infrastruktur, SQL, Datenmodellierung, DevOps, Informationssicherheit und Machine Learning. Je nach Projekt kann auch Erfahrung mit Apache Kafka, Apache Spark, Apache Flink, Hadoop, Orchestrierung und Überwachung wichtig sein.
Big Data-Projekte erfordern praktische Erfahrung, die zu ihrer Komplexität, Datenempfindlichkeit und den betrieblichen Anforderungen passt. Für eine Änderung an einer Pipeline kann gezielte Umsetzungserfahrung ausreichen; eine Plattformmigration oder ein Streaming-System erfordert jemanden, der vergleichbare Systeme entworfen, betrieben und bei Fehlern untersucht hat.
Big Data eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Repositories, Cloud-Umgebungen und Überwachungstools online zugänglich sind. Teams in Köln können dennoch von Workshops vor Ort zu Architekturentscheidungen, Fragen zur Datenverantwortung oder der Abstimmung mit operativen Abteilungen profitieren.
Big Data-Qualität hängt von mehr als einer Liste von Tools ab. Prüfen Sie, wie der Spezialist mit Schemaentwicklung, Datenherkunft, Tests, Zugriffskontrolle, Wiederherstellung und Überwachung umgeht, und fragen Sie, wie frühere Lösungen ein klares Geschäftsergebnis unterstützt haben.
Big Data ist das übergeordnete Fachgebiet, das Datenarchitektur, Verarbeitung, Speicherung und Analysen umfasst. Hadoop ist ein Ökosystem mit Komponenten für verteilte Speicherung und Verarbeitung, während moderne Lösungen auch Spark, Kafka, Flink, Cloud-native-Dienste oder Warehouse-Technologien einsetzen können.
Big Data-Pipelines sind zuverlässig, wenn sie klare Verträge, geprüfte Eingaben, wiederholbare Verarbeitung und eine sichtbare Fehlerbehandlung bieten. Gute Spezialisten ergänzen Überwachung, Datenherkunft, Wiederherstellungsverfahren und Dokumentation, damit Teams veraltete oder unvollständige Daten erkennen können, bevor sie Entscheidungen beeinflussen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Köln, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 118 €, was einem Tagessatz von etwa 941 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Köln, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 78% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 22% einen Doktortitel.
Freelancer in Köln, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (40%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (70%), Bank- und Finanzwesen (50%) und Gesundheitswesen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Big Data in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (80%) und Produktentwicklung (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Big Data eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
