Data Mining Experten in Germany
, passend aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Rohdaten mit Data Mining, KDD-Workflows und modellfähigen Datensätzen in nutzbare Muster, Kundensegmente und Prognosegrundlagen verwandeln. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Data Mining eingesetzt haben
Kiriakos Krastillis
Letzte Position:
Tech Lead / Architect : OTTO API Platform bei OTTO
Weiterentwicklung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch Technologie-Ebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering, um technische Teams und Business-Führungskräfte dabei zu unterstützen, API- zentrierte Prinzipien effektiv einzuführen und umzusetzen. In diesem Projekt etablieren wir außerdem GitOps, DX und Platform Best Practices.
Highlights:
- Executives mit der Initiative in Einklang bringen, indem ich die Strategie klarstelle, Missverständnisse und Mythen durch Fakten ersetze, den Wert bestehender Assets verdeutliche und fundierte Entscheidungsfindung ermögliche
- Formulierung eines Vorgehens für API Lifecycle Management bei OTTO
- Vorantreiben des Plattform-Fortschritts und Förderung des Developer Engagements durch hands-on Engineering-Arbeit an strategischen Zielen
API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, react, nodejs, typescript, redocly, reactive programming, CDC, golang, gingonic, GitOps, DX (developer experience), stakeholder management, roadmaps, workshops, discovery.
Philipp Grunert
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Thomas Meyer
Letzte Position:
Executive Consultant, Coach Geschäftsführung bei Internationales Beratungsunternehmen
- Unterstützung der Geschäftsführung in kritischen strategischen Themenstellungen mit hohem Investitionsvolumen (z.B. Großprojekt > 250 Mio. Euro).
- Begleitung der Finanzierung von Großprojekten mit einem Kreditvolumen von 100 Mio. Euro.
- Beratung in schwierigen Personalfragen und bei der Besetzung von Führungspositionen.
- Führung und Management in virtuellen Projektumgebungen.
- Strategische Beratung zur Digitalisierung sowie Finanzierungs- und Beteiligungsthemen.
- Impuls- und Ratgeber für festgefahrene Verhandlungen, Vertragsgestaltung und Lösungsoptionen.
Manfred Böttcher
Letzte Position:
Interim Manager Geschäftsführer
- Geschäftsergebnis-Optimierung und Ausbau der Vertriebsaktivitäten
- Verantwortlich für die Personal-Organisation
- Einführung eines Dokumenten-Management-Systems (DMS)
- Einführung und Optimierung der ERP-, CMS- und CRM-Landschaft
- Einführung digitaler Unterschriften
- Umsatzsteigerung, Kostenreduzierung und EBIT-Steigerung
Benjamin Matschke
Letzte Position:
Gründer, Systemarchitekt und Hauptentwickler bei Institute for Artificial Study (IAS)
- Von Experten betreute KI-Systeme für wissenschaftliches Schlussfolgern, Modellevaluation und Forschungs-Workflows.
- Entwickelte den IAS Problem Solver, ein orchestriertes System für schwieriges mathematisches Schlussfolgern; es erreichte 84 % in einem eingereichten Antwortsatz auf dem Leipziger Mathematik-Benchmark.
- Entwickelte eine fortsetzbare State-Machine-Pipeline für die Generierung von Benchmarks in der Forschungsmathematik: Quellenauswahl, LLM-Agent-basierte Phänomenfindung, Aufgabensynthese, Gold-Antwort- und Zertifikatsgenerierung sowie Validierung, Probe, Reparatur, menschliches Feedback und Quality Gates, mit Fokus auf Aufgaben, die schwierig, natürlich, verifizierbar und kosteneffizient sind.
- Die aktuelle Arbeit erweitert dies zu budgetbewussten KI-Forschungs-Workflows für reale wissenschaftliche Probleme mit Expertenprüfung.
Tech-Stack: Python, OpenAI/OpenRouter-kompatible APIs, Embeddings, RAG, SQLite.
Ashwin Parthasarathy
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Mercor Intelligence
- Konzipierte und entwickelte End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für Klassifikations- und Vorhersagedaten und implementierte sie unter Einsatz von MLOps-Best Practices, um Robustheit und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.
- Trug direkt zur Verbesserung der Ausgabegenauigkeit von LLM-Modellen bei, indem ich spezialisierte Prompts entwickelte, die auf der Logik von End-to-End-ML- und SciML-Pipelines basieren.
- Erstellte Trainingsdaten für Large Language Models, indem ich Programmieraufgaben formulierte, die die Modelle nicht lösen konnten, und anschließend die richtigen Lösungen dokumentierte.
Christiane Neher
Letzte Position:
Management Consultant bei Christiane Neher Management Consulting
Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:
- Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
- Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
- Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
- Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
- Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern
Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:
- Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
- Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
- Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
- Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
- Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
- Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
- Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
- Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
- Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
- Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX
Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:
- Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
- Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
- Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
- Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement
Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:
- Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
- Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
- Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
- MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)
Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:
- Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
- Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
- Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene
Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:
- Analyse der aktuellen Herausforderungen
- Definition übergeordneter Ziele
- Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
- Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
- Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie
Anshita Srivastava
Letzte Position:
Business Intelligence Developer and Data Analyst bei Deloitte Consulting
Ich bin darauf spezialisiert, komplexe Daten aus unterschiedlichen Umgebungen durch aussagekräftiges visuelles Storytelling in echten Geschäftsnutzen zu verwandeln. Ich habe viel Erfahrung darin, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen an Business-Stakeholder zu präsentieren. Meine technischen Kenntnisse in SQL, Python und führenden Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI ermöglichen es mir, eine neue Generation von Self-Service-Tools und Analytics-Services bereitzustellen.
- Datenvisualisierung & Storytelling: Aussagekräftige Datenvisualisierungen und Dashboards in Tableau und Power BI erstellt, Erkenntnisse klar vermittelt und umsetzbare Empfehlungen an C-Level-Stakeholder und Führungskräfte präsentiert.
- Stakeholder-Management: Effektive Arbeitsbeziehungen zu wichtigen Business-Stakeholdern, Data Engineers und anderen Partnern aufgebaut, um gemeinsame datengetriebene Ziele zu erreichen.
- Insights & Empfehlungen: Umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Datenanalysen zu Funnel-Conversion, Marketing-Performance und ROI gewonnen und damit die Geschäftsleistung und Strategie direkt beeinflusst.
- Datenzusammenarbeit & Befähigung: Eng mit cross-funktionalen Teams zusammengearbeitet, um die laufenden Datenanforderungen interner Partner zu unterstützen und interne Datenprozesse sowie Workflows zu optimieren.
- BI- & Data-Expertise: Umfangreiche Erfahrung in Datenmodellierung, Datenerfassung, Data Mining und Analyse eingesetzt, um End-to-End-Analyselösungen von der Stakeholder-Analyse bis zur Produktivsetzung bereitzustellen.
Martin Ejeagwu
Letzte Position:
IREB Requirements Engineer bei IREB Germany
- IREB Consultant Requirements Engineer
- IREB Ambassador für die Baltischen Staaten
Dieter Ratz
Letzte Position:
Treiberanalysen bei Genactis GmbH
- Berechnung von Merkmalswichtigkeiten auf Basis von Treiberanalysen
- Interpretation, Bericht und Beratung
Valery Khamenya
Letzte Position:
Sr. Data Scientist & Engineer bei Virtual Minds
- Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
- Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
- Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
- Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
- Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen
Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker
Michael Serejenkov
Letzte Position:
Data Scientist bei CompuGroup Medical Deutschland AG, docmetric GmbH
Entwicklung von KI- und klassischen Modellen zur Analyse von Medizin- und Patientendaten, u. a. Medikationsanalysen, Diagnoseanalysen, Prognosen, Prozeduranalysen, Dosierungsanalysen, Komorbiditätsanalysen, Verordnungsanalysen, Patientenpotenzialanalysen, Überweisungsprofilanalysen, Verordnungsanalysen. Analysen im Bereich Real World Evidence.
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Teilprojekts
- Konzeption und Definition von KPIs
- Konzeption und Entwicklung von Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kundendashboards
- Erarbeitung und Umsetzung von DWH-Anpassungen
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden, Technologien: Simulation, Künstliche Intelligenz, Python, R, SQL, Microsoft Power BI, Amazon Web Services, Elasticsearch, PostgreSQL, Databricks, multivariate Statistik
Bernhard Schmitz
Letzte Position:
Agiler Business Analyst und Requirements Engineer bei Deutsche Post DHL
- Agiles Projekt „PEPSi Jahresurlaubsplanung MVP Lite“ (Digitalisierungsprojekt).
- Definition der Zustandsübergänge für die Funktionalität JUP Lite.
- Erstellung von User Stories für Login/Logout und Registrierung.
- Qualitätssicherung der Konzeption der Fachseite.
- Voranalyse zur Transformation vom alten PersPlan in DigiPEP.
- Einsatz von Tools: Signavio, MS Office (Excel, Word, PowerPoint), Jira, Confluence, Mural, Miro, Conceptboard, MS Teams, Mattermost.
Alex Odesser
Letzte Position:
Contractor bei Telefonica Germany GmbH & Co. OHG
- Datenanalyse, Vorbereitung, Sammlung und Abstimmung von fachlichen Anforderungen für den Abruf von monatlichen und langfristigen (CLV-relevanten) Kosten- und Umsatzkomponenten pro Vertrag für ein Customer-Base-Grouping-Projekt (HUB-Projekt) für B2C-Postpaid-Controlling
- Konzeption und Implementierung der Berechnung von Kosten- und Umsatz-KPIs sowie der dazugehörigen CLV-Reports (Oracle, Perl, SVN, MS SQL Server, MS Power BI, Serviceware Performance Analytics)
- Operativer Support des HUB-Projekts – verschiedene Ad-hoc-Reports, Deployments, Job-Scheduling usw. (Oracle, SVN, BICSuite-Scheduler, DWSODA usw.)
- Analyse, Implementierung, Abruf und Reporting verschiedener physischer und finanzieller KPIs für das B2P-Prepaid-Geschäft auf einem bestehenden Data Mart (Oracle, Perl)
Enver Bastanoglu
Letzte Position:
Interim-Manager Systemhaus bei DDE Dialog GmbH | PCS365
- Interim-Management des IT-Betriebs im Systemhausgeschäft
- Umsetzung der ISO 27.001-Zertifizierung inkl. Erstellung sämtlicher Unterlagen
- Umsetzung von Veränderungsprozessen und Systemumstellungen
- Optimierung der Betriebsabläufe und Neuausrichtung technischer Systeme und Verwaltungsprozesse
- Produktivsetzung mehrerer Großprojekte
- Einführung einer neuen Geschäftseinheit im Gaming-PC-Bereich
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Mining einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre
Positionsdauer
2,6 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
95%
Master-Abschluss oder höher
75%
Doktortitel
18%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie 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 von Experten in Deutschland, die Data Mining 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Data Mining ist die Arbeit, Muster, Zusammenhänge und nützliche Signale in großen Datensätzen zu finden. Es unterstützt Entscheidungen, Prognosen, Kundenanalysen und die Erkennung von Anomalien. In vielen Teams liegt es zwischen Data Engineering, Statistik und angewandtem Machine Learning.
Typische Aufgaben
- Daten auf Trends, Cluster und versteckte Zusammenhänge untersuchen
- Daten für Reporting, Scoring oder Vorhersagen aufbereiten
- Regeln für Betrug, Abwanderung, Nachfrage oder Risikoanalysen entwickeln
- Ergebnisse vor dem Übergang in die Produktion validieren
Tools und Methoden
Starke Spezialisten nutzen SQL, Python, R und gängige Analytics-Stacks. Sie arbeiten mit Klassifikation, Clustering, Assoziationsregeln und Text Mining, wenn die Quelldaten unstrukturiert sind. In älteren Systemen kann die Arbeit als KDD beschrieben werden, besonders in forschungsnahen Teams.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Unternehmen suchen meist freiberufliche Expertise, wenn interne Teams zwar Daten haben, aber keinen klaren Weg zu Erkenntnissen. Das ist häufig bei der Bereinigung von Reports, bei Kundensegmentierung, Preisanalysen oder frühem ML-Work der Fall. In Deutschland ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, aber Vor-Ort-Unterstützung kann helfen, wenn der Zugriff auf sensible Systeme oder lokale Business-Teams wichtig ist.
Was starke Spezialisten liefern
Ein guter Profi macht mehr, als nur ein Modell laufen zu lassen. Er definiert die Fragestellung, prüft die Datenqualität, wählt die passende Methode und erklärt die Ergebnisse in klarer Sprache. Außerdem dokumentiert er Annahmen, damit Analysten und Produktteams die Arbeit wiederverwenden können.
Wie man die Eignung beurteilt
Achten Sie auf klare Beispiele für die Formulierung des Problems, die Datenaufbereitung und die Interpretation. Starke Experten können erklären, warum ein Muster wichtig ist, nicht nur, wie sie es gefunden haben. Sie sollten auch wissen, wann Data Mining der richtige Ansatz ist und wann eine einfachere Analyse besser ist.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Data Mining? Hier findest du die passenden Antworten.
Data Mining wird genutzt, um Muster in Daten zu finden, die Teams helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Typische Anwendungen sind Kundensegmentierung, Betrugserkennung, Abwanderungsanalysen, Nachfragesignale und Ursachenforschung. Es ist oft Teil eines größeren Analytics- oder Machine-Learning-Vorhabens, beginnt aber mit den Daten selbst.
Data Mining konzentriert sich darauf, nützliche Strukturen in Daten zu entdecken, während Machine Learning sich darauf konzentriert, Modelle zu bauen, die aus Daten lernen. Die beiden Bereiche überschneiden sich oft, und viele Projekte nutzen beides. In der Praxis geht es bei Data Mining mehr um Exploration und Erkenntnisse, während ML stärker auf Vorhersage und Automatisierung ausgerichtet ist.
Data Mining ist der zentrale Schritt im größeren Prozess der Knowledge Discovery in Databases, kurz KDD. KDD umfasst das Auswählen von Daten, das Bereinigen, das Transformieren, das Mining und das Interpretieren der Ergebnisse. Den Begriff KDD sieht man noch in der Forschung, in wissenschaftlichen Arbeiten und in älterer Projektdokumentation.
Ein starker Data Mining Spezialist bringt in der Regel SQL, Python oder R, Statistik, Datenbereinigung und Business-Analyse mit. Je nach Projekt sind auch Text Mining, Feature Engineering und einfache Visualisierung wichtig. Wenn die Daten unordentlich sind, ist die praktische Datenaufbereitung genauso wichtig wie die Wahl des Modells.
Ein guter Data Mining Experte kann mit einem kurzen Briefing starten, wenn die Daten verfügbar sind und das Ziel klar ist. Die besten Ergebnisse entstehen aber, wenn der Experte die Geschäftsfrage, die Quellsysteme und die spätere Nutzung der Erkenntnisse kennt. Ohne diesen Kontext kann die Arbeit interessante Muster liefern, die dem Team aber nicht helfen.
Für Data Mining-Arbeiten reicht Remote-Zusammenarbeit oft aus, wenn die Daten sicher geteilt werden können und die Stakeholder verfügbar sind. Vor-Ort-Zeit kann helfen, wenn Zugriffsregeln streng sind oder wenn der Experte engen Kontakt zu lokalen Business-Teams in Germany braucht. Viele Projekte nutzen ein gemischtes Setup.
Achten Sie auf eine klare Problemformulierung, sorgfältige Datenaufbereitung und Ergebnisse, die sich in klarer Sprache erklären lassen. Ein starker Data Mining Profi kann zeigen, wie er Annahmen geprüft, fehlende Daten behandelt und überprüft hat, ob die Muster echt sind. Das beste Zeichen ist ein Ergebnis, das das Team nutzen kann, nicht nur ein technisches Ergebnis.
Ein Data Mining-Einsatz sollte normalerweise mit einer klaren Analyse, einer dokumentierten Methode und Erkenntnissen enden, die an eine Geschäftsfrage geknüpft sind. Je nach Umfang kann das bereinigte Datensätze, Feature-Listen, Notebooks, Dashboards oder eine kurze Empfehlung umfassen. Fordern Sie Ergebnisse an, die Ihr Team prüfen und wiederverwenden kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 824 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 75% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (98%) und Französisch (23%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Professionelle Dienstleistungen (55%) und Automotive (51%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Business Intelligence (82%) und Produktentwicklung (82%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Mining eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
