Data Science Experten in Köln
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Engagiere Experten, die Rohdaten in klare Modelle, Prognosen, Dashboards und Entscheidungsgrundlagen verwandeln. Erhalte geprüfte, verfügbare Spezialisten für Analytics-Arbeit, Unterstützung bei Machine Learning und Data-Projekte von Anfang bis Ende mit schnellem, präzisem Matching.
Lerne FRATCH Experten in Köln kennen, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
Halil Oeztoprak
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.
Michael Kunz
Letzte Position:
Unternehmensarchitekt, Lead-Architekt des Transformationsprogramms und Coach bei Schweizer Ministerium
- Entwicklung der Gesamtarchitektur
- Unterstützung der jeweiligen Workstreams bei der Entwicklung der Architekturen im Bereich Infrastruktur, Datenzentren, Security und Netzwerktopologie
- Steuerung des Architektenpools
- Unterstützung der Programmleitung beim Aufbau des Transformationsprojektes auf Basis agiler Methoden
- Berücksichtigung von regulatorischen Anforderungen an IT-Projekte in der Bundesverwaltung
Rodion Orlinskiy
Letzte Position:
Gründer, CTO & Geschäftsführer bei MYNR Product Mining GmbH
- Verantwortung für Architektur und Entwicklung einer KI-nativen SaaS-Plattform für industrielles Produktportfoliomanagement.
- Konzeption der modernen Datenplattformarchitektur auf Azure für skalierbare Analysen und unternehmensweite Datenintegration.
- Aufbau von Unternehmens-Daten-Ingestions- und Transformationspipelines für komplexe industrielle Systemlandschaften.
- Entwicklung graphbasierter Darstellungen von Produktstrukturen und Abhängigkeiten für analytische Auswertungen.
- Konzeption und Implementierung eines agentischen KI-Frameworks für KI-gestützte Entscheidungsabläufe.
- Aufbau skalierbarer analytischer Microservices und Integration von Reporting mithilfe moderner BI-Technologien.
- Koordination der Backend-, KI- und Frontend-Entwicklung im gesamten MYNR-Plattform-Stack.
Jonas Haid
Letzte Position:
Senior Performance Marketing Manager bei HDI Versicherung AG
- Entwickelte datengetriebene Performance-Strategien und leitete funktionsübergreifende Agenturteams.
- Erstellte KPI-Prognosen, Budgetpläne und implementierte skalierbare kreative Lösungen.
- Verknüpfte kreative Erkenntnisse mit Analysen, um die Marketingeffizienz zu steigern.
- Entwickelte inspirierende Kampagnen basierend auf Markenstrategie und datengetriebenen Erkenntnissen.
- Verantwortete Budgetplanung, Prognosen und vollständige KPI-Verantwortung.
- Leitete und realisierte einen Agentur-Pitch im Performance-Marketing.
Fahad Razzaq
Letzte Position:
Data Science – Operationsoptimierung bei Netto-marken
Projekt: Digitalisierung von Lagerprozessen | Aufbau einer Data-Analytics-Plattform.
- Entwickelte ein webbasiertes System zur Einsatzplanung, das die tägliche Schichtplanung digitalisierte, indem es Mitarbeitenden-Know-how passenden Lagerbereichen zuordnete. Dadurch wurde die manuelle Abstimmung durch einen strukturierten Workflow ersetzt, der im ganzen Standort genutzt wurde und den Führungskräften Zeit bei der täglichen Planung sparte.
- Entwickelte ein Dashboard für die operative Echtzeitübersicht, das Führungskräften den aktuellen Durchsatz der Aufgaben und die offene Arbeitslast in den Lagerbereichen über den Tag hinweg live anzeigte und so half, Überstunden und Leerlaufkosten zu senken.
- Entwickelte eine Optimierungslösung für das Slotting, um die Effizienz beim Kommissionieren zu verbessern und die Kommissionierzeit pro Bestellung zu senken, in enger Zusammenarbeit mit den Operations-Teams vom Konzept bis zum produktiven Einsatz.
Verwendete Technologien: Python, Django, PostgreSQL, Pandas, NumPy, HTML, Java, JavaScript, Docker, Kubernetes, AWS, Power BI, GitHub Actions CI/CD, GitOps, Claude, OpenAI
Sophia Wagner
Letzte Position:
KI-Ingenieur & Technischer Berater bei Freelance
- Implementierte ML-Pipelines für OCR, semantische Suche und Computer Vision
- Integrierte Azure-KI-Agenten und GPT-Workflows für Automatisierung und Qualitätssicherung
- Setzte cloudbasierte FastAPI-Dienste mit skalierbarer Architektur ein
- Erstellte Integrationsdokumentation und beriet zur Produktionsreife von LLMs
Christian Hunkirchen
Letzte Position:
Entwickler bei Opereon Consulting GmbH
- Entwicklung einer Shop-Website
- Integration eines KI-Sprachmodells
- Tool-Entwicklung für KI-gesteuerte Webhooks
- Technische Tools: REACT.js; Elevenlabs; MCP; n8n; HTTP
Kevin Baßler
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 Drichel
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
André Filip
Letzte Position:
GenAI-Produktverantwortlicher bei OW Media Solutions GmbH
- Entwurf und Leitung der Entwicklung eines automatisierten Kurzvideo-Generierungssystems.
- Aufbau eines skalierbaren AWS-Backends mit Step Functions, Lambda, S3, ECS Fargate und DynamoDB.
- Entwicklung der Videoerstellung mit OpenCV und FFMPEG; Gewährleistung wartbarer Python-Codequalität.
- Betreuung und Coaching eines Python-Entwicklers und Schulung des Kunden in AI-Workflows.
- Reduzierung der End-to-End-Produktionszeit von Stunden auf Minuten.
- Erstellung einer modularen, erweiterbaren Architektur zur Unterstützung künftiger AI-Modelle.
Denis Kirpicev
Letzte Position:
Unternehmensberater bei Freiberuflicher Unternehmensberater
Implementierung von maßgeschneiderten Reporting-Lösungen für Finanzkennzahlen, die auf spezifische Geschäftsanforderungen abgestimmt sind
Entwicklung einer Anwendung für maschinelles Lernen, die eine Leistungssteigerung von 250% erzielte
Datenarchitekt „Produktionsnahe Qualitätssicherung“ (03/2024–09/2024):
Konzeption und Umsetzung einer Analyseplattform zur Erkennung von Qualitätsabweichungen in der Fertigung
Aufbau einer skalierbaren Data-Lakehouse-Architektur auf Databricks in Kombination mit SAP ERP-Daten über SAP Datasphere
Enge Zusammenarbeit mit dem SAP-Team zur Harmonisierung der Stücklisten- und Auftragsdaten
Visualisierung der KPIs zur Unterstützung des Shopfloor-Managements
Leitender Dateningenieur „Monitoring der Vertriebsleistung“ (08/2023–12/2023):
Design und Implementierung einer Databricks-basierten Plattform zur Analyse von Verkaufszahlen und Promotion-Effekten
Integration von SAP SD-Daten über SAP BW/4HANA
Nutzung von Azure DevOps zur Orchestrierung von ETL-Jobs und Deployment der Workflows
Technischer Projektleiter „Cloud-Migration & Datenstrategie“ (02/2023–05/2023):
Migration eines heterogenen Data-Warehouse-Stacks in eine moderne Cloud-Architektur auf Azure mit Databricks als zentrale Verarbeitungsplattform
Entwicklung einer Governance-konformen Datenarchitektur zur Integration von SAP-Finanzdaten und nicht-SAP-Quellen
Technologien: Databricks, Delta Lake, Python, SAP Datasphere, Azure DevOps, PowerBI, SQL
Pappu Prasad
Letzte Position:
Senior Cloud-Berater (AWS-Dienste und Beratung) bei devoteam GmbH
- Entwickelte automatisierte ETL-Pipelines mit AWS Glue und Athena zur Sicherstellung konsistenter Datenqualität und Governance-Anforderungen
- Implementierte Maßnahmen zur Validierung, Anonymisierung und Verschlüsselung von Daten im Einklang mit DSGVO
- Optimierte Cloud-Kosten durch Einführung von FinOps-Verfahren und erhöhte die Transparenz für Fachbereiche
- Überwachte Performance, führte Ursachenanalysen durch und stellte die Einhaltung von SLAs sicher
- Unterstützte Daten- und Lösungsarchitekten beim Aufbau tragfähiger Datenmodelle für ML- und Analytics-Szenarien
Marian Neunkirchen
Letzte Position:
Senior PMO bei Commerzbank AG
- Ziel des Projektes war die Etablierung eines Ticketsystems (ServiceNow).
- Implementierung und Durchführung von gängigen PMO- und Scrum Master-Prozessen wie Risiko- und Problem-/Hindernis-Management
- Abstimmung und Verfolgung von Beistellleistungen
- Projektfortschrittskontrolle und Projektberichterstattung sowie Pflege der Projektplanung in einem agilen Umfeld
- Erstellung von JIRA-Dashboards zur Verfolgung der Sprints
- Verfolgung der Sprints hinsichtlich Fertigstellung, Hervorheben von Risiken und Hindernissen
- Durchführung von Management-Retrospektiven, Erarbeitung und Nachverfolgung von Maßnahmen
- Technologien: MS-Excel, MS-PowerPoint, Microsoft 365, JIRA, Confluence
- Projektsprache: Englisch, Deutsch
Valon Jashari
Letzte Position:
Cybersicherheits- und Data-Science-Ingenieur bei Freelancer
- Cybersicherheit (IT, OT, Ethical Hacking & Pen Testing)
- Data Science (Machine Learning, Deep Learning, Data Engineering und Datenanalyse)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Science einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
15 Jahre
Positionsdauer
1,6 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
92% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 78%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 22%)
Zertifizierungen pro Freelancer
5 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 Data Science 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
Datenarbeit, die zählt
Data Science verwandelt Rohdaten in Antworten, die das Unternehmen nutzen kann. Sie verbindet Analyse, Statistik, Modellierung und Fachwissen, um Prognosen, Segmentierung, Erkennung und Experimente zu unterstützen. Gute Spezialisten behalten eine klare Fragestellung im Blick und bauen nicht nur Modelle.
Typische Ergebnisse
- Explorative Analysen und Feature-Arbeit
- Prognosemodelle und Validierungsberichte
- Dashboards und entscheidungsreife Zusammenfassungen
- Datenpipelines für wiederholbare Analysen
- Experimentdesign und Ergebnisinterpretation
Tools und Stack
Der Stack umfasst oft Python, R, SQL, Jupyter, pandas, scikit-learn und notebook-basierte Workflows. Je nach Setup arbeiten Spezialisten auch mit Cloud Data Warehouses, Versionskontrolle, Orchestrierungstools und BI-Tools. Die richtige Wahl hängt von den Daten, dem Team und dem Weg in die Produktion ab.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten dazu, wenn ein Projekt zusätzliche Kapazität braucht, ein schwieriges Modell verlangt oder dabei helfen soll, unstrukturierte Daten in etwas Nutzbares zu verwandeln. Das ist oft der Fall bei Produktanalysen, Prognosen, Analysen des Kundenverhaltens und internem Reporting. In Köln passt das häufig zu Teams, die flexible Unterstützung in kommerziellen, industriellen, logistischen und mediengetriebenen Projekten suchen.
Was gute Spezialisten tun
Ein guter Spezialist stellt vor dem Modellieren die richtigen Fragen. Er bereinigt Daten sorgfältig, dokumentiert Annahmen und erklärt Kompromisse in einfacher Sprache. Außerdem weiß er, wann eine einfachere Analyse besser ist als ein komplexes Modell.
Arbeitsweise
- Geschäftliche Fragestellung und Erfolgskriterien klären
- Datenqualität, Zugriff und Datenschutzanforderungen prüfen
- Frühzeitig auf Remote- oder Vor-Ort-Zusammenarbeit einigen
- Übergabeformat für Notebooks, Code und Erkenntnisse festlegen
- Beteiligte bei Interpretation und nächsten Schritten auf dem gleichen Stand halten
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Data Science? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein starker Data Science Experte verwandelt Daten in Analysen, Prognosen oder Modelle, die eine Entscheidung unterstützen. Das kann das Bereinigen von Daten, das Testen von Hypothesen, das Erstellen von Prognosemodellen und das Erklären der Ergebnisse in einer Form umfassen, die das Team nutzen kann. Die besten Spezialisten machen ihre Arbeit auch wiederholbar, damit die Ergebnisse später leichter gepflegt werden können.
Wähle Data Science, wenn die Frage Vorhersage, Mustererkennung oder statistische Modellierung braucht und nicht nur Reporting. BI ist besser für stabile Dashboards und regelmäßige Geschäftsauswertungen, während Data Science tiefer in Unsicherheit und Verhalten geht. Viele Projekte nutzen beides, aber sie lösen unterschiedliche Probleme.
Ein guter Data Science Freelancer bringt meist SQL, Python oder R, Statistik, Datenbereinigung und Model-Validierung mit. Viele arbeiten außerdem mit Notebooks, Cloud-Datentools und Visualisierungssoftware. Wenn das Projekt produktnah ist, sind Fachwissen und klare Kommunikation genauso wichtig wie der technische Stack.
Du musst kein vollständig definiertes Modell haben, bevor du Data Science-Hilfe holst, aber du brauchst eine echte geschäftliche Fragestellung. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn das Team die Datenquellen, die zu unterstützende Entscheidung und die Grenzen bei Datenschutz oder Zugriff beschreiben kann. Ein Spezialist kann dann die Methode mit ausgestalten, sobald diese Grundlagen klar sind.
Oft ja. Viele Data Science Aufgaben lassen sich remote erledigen, wenn der Datenzugriff, die Sicherheitsregeln und die Feedback-Schleifen stimmen. Vor-Ort-Arbeit kann am Anfang eines sensiblen Projekts helfen oder wenn eine enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen wichtig ist, auch für Unternehmen in Köln und Umgebung.
Data Science ist breiter und beginnt oft mit dem Verständnis des Problems, der Daten und des geschäftlichen Nutzens. Machine Learning Engineering konzentriert sich stärker auf Produktionssysteme, Deployment und betriebliche Zuverlässigkeit. In der Praxis kann ein Spezialist beide Bereiche abdecken, aber das Projektziel sollte entscheiden, welcher Schwerpunkt nötig ist.
Achte auf klare Problemformulierung, sorgfältigen Umgang mit Daten und Erklärungen, die auch ohne Fachjargon verständlich sind. Ein starker Data Science Spezialist kann frühere Arbeiten zeigen, Kompromisse erklären und darlegen, warum ein einfacherer Ansatz ein komplexes Modell schlagen kann. Qualität zeigt sich auch darin, wie gut sich die Arbeit prüfen, wiederverwenden und übergeben lässt.
Ja, aber der Umfang muss realistisch sein. Data Science Projekte starten oft mit unvollständigen Tabellen, uneinheitlichen Definitionen oder fehlender Historie, daher verbringt ein guter Spezialist zunächst Zeit mit Bereinigung und Validierung, bevor er modelliert. Wenn die Datenprobleme schwerwiegend sind, kann das erste Ergebnis eher ein Datenaudit als ein Modell sein.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 805 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 92% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Köln, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 15 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (93%) und Spanisch (7%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (79%), Bildung (43%) und Bank- und Finanzwesen (43%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Köln, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (93%) und Produktentwicklung (64%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
