
Data Science-Experten in Frankfurt
für bessere Modelle und Entscheidungen – in wenigen Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die komplexe Daten mithilfe von Python, SQL, Machine Learning und modernen Cloud-Plattformen in zuverlässige Prognosen, Empfehlungssysteme und Entscheidungstools verwandeln. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Data Science-Experten eingesetzt haben
Benjamin R.
Letzte Position:
Technischer Leiter bei maincubes Holding & Service GmbH
- Entwicklung und Umsetzung technischer Richtlinien für elektrische und mechanische Systeme
- Aufbau der Organisation für elektrische Sicherheit als verantwortliche Elektrofachkraft (gVEFK)
- Einführung und Betreuung von DCIM und zugehörigen technischen Softwarelösungen
- Entwicklung technischer Lösungen für Lifecycle-Infrastruktur und Kundenprojekte
Almaz A.
Letzte Position:
Leiterin Innovation KI
In meiner aktuellen Position trage ich die End-to-End-Verantwortung für KI-Produkte: von der Identifikation und Priorisierung von Use Cases über belastbare Business Cases, AI-Roadmaps sowie Kapazitäts- und Ressourcenallokation bis zur skalierbaren Umsetzung über Länder- und Bereichsgrenzen hinweg.
Dabei gestalte ich Operating Models, Delivery-Standards und Betriebskonzepte, mit denen KI-Produktentwicklung nicht nur zuverlässig läuft, sondern nachhaltig skaliert – stets ausgerichtet an Strategie, Zielen, Kapazitäten und Geschäftsnutzen.
Die fachliche Führung und Weiterentwicklung interdisziplinärer Teams aus Data-Science- und Produktrollen im agilen Arbeitsmodell ist für mich Kern der Aufgabe – aktuell führe ich ein Team von drei Mitarbeitenden.
Ich bewege mich sicher im Stakeholder-Management auf Senior-Management-Ebene und in internationalen Strukturen und übersetze komplexe technische Sachverhalte adressatengerecht in konkrete geschäftliche Handlungsempfehlungen.
Governance denke ich von Anfang an mit: Ich richte KI-Initiativen konsequent an regulatorischen Anforderungen (u. a. EU AI Act), an Risikomanagement sowie an Datenschutzanforderungen aus.
Christian H.
Letzte Position:
Senior Projektmanager bei Geodis
- Leitung von Transformationsprogramm im Bereich Corporate Finance & Einkauf in 25+ Ländern
- End-to-End Implementierung von SAP S/4HANA und Coupa für 60 regionale Gesellschaften
- Integration nach Unternehmensakquisitionen inkl. Finanzberichterstattung, HR-Systemen und Governance
- Steuerung funktionsübergreifender Teams, Change-Management und Einbindung von Stakeholdern
- Post-merger Integration in enger Abstimmung mit dem Betriebsrat in der Einführung von IT-Systemen und DSGVO-Themen
Vladimir F.
Letzte Position:
IT-Berater bei ITZBund
- ITSM Beratung, Analyse und Optimierung von IT-Kapazitäten mit BMC TSCO / BMC Helix
- Konzepterstellung „Governance-Richtlinien des betrieblichen Kapazitätsmanagements“
Khaled T.
Letzte Position:
Berater / DevOps-Ingenieur bei Dr. Ing. h.c. F. Porsche Aktiengesellschaft
- Porsche ID ist eine einheitliche digitale Identitätsplattform, die sichere Authentifizierung und nahtlosen Zugriff auf Porsches Online-Dienste, mobile Apps und vernetzte Fahrzeugfunktionen bietet
- Entwarf und implementierte neue Authentifizierungs- und Autorisierungsfunktionen für Benutzer und Systeme
- Stellte hohe Verfügbarkeit, Sicherheit und Performance sicher, um Porsche-Kunden eine einwandfreie digitale Erfahrung zu bieten
- Technologien: Auth0, Angular, Tailwind, AWS, Terraform, GitHub
- Methoden: Scrum und SAFe
Hamid M.
Letzte Position:
Leiter Operations bei transact – AI-native company intelligence
Verantwortlich für den Aufbau und die Skalierung der Operations
Definition der globalen Digitalstrategie und Roadmap
Tätigkeit als Product Owner für die KI-Anwendungen
Aufbau und Pflege strategischer Netzwerke zur Unterstützung der Veränderung bei Kunden
Verantwortlich für kundenspezifische Projekte und Change Management
Product Owner für eine AI-native Anwendung, die Research-Zyklen von 2 Wochen auf 1–2 Tage verkürzt
Einführung eines KI-Agenten zur Optimierung von Unternehmens- und Marktanalyseprozessen
Aufbau strategischer Partnerschaften mit großen Daten- und Technologieanbietern
Umsetzung von kundenspezifischen Projekten im vereinbarten Umfang, Zeitrahmen und Budget
Eric B.
Letzte Position:
Qualitätssicherungverantwortliche (QSV) bei Bundesagentur für Arbeit
Unterstützung des Projekts Internationaler Webauftritt der BA (IntWeb) im Bereich Qualitätsmanagement mit dem Ziel die Verantwortung für die Qualität der Prozesse und Projektergebnisse unter Berücksichtigung der BA-Standards zu übernehmen. Kernziele des Projekts lauten: den Fachkräften im Ausland einen schnellen Überblick über ihre Chancen für den Weg nach Deutschland zu geben und sie durch den Zugang zu Dienstleistungen in die Lage zu versetzen, die dafür notwendigen Schritte konsequent & digital unterstützt gehen zu können.
Vorgaben der grundsätzlichen Richtlinien mit dem QS-Handbuch
Zusammenfassen der Prüfergebnisse in QS-Berichten für PLA
Analyse der Projektergebnisse auf Verbesserungsmöglichkeiten
Qualitätsmanagement der Anforderungsanalyse (insbesondere Prozesse, Methoden und Werkzeuge)
Sicherstellung der Einhaltung der SERA-Vorgaben
Erstellung eines Projektübergreifenden Testkonzepts
Vereinbarung von Sprintabschlussberichte
Formales Review von Arbeitsergebnissen gemäß Vorgaben und/oder Projektplan
Ansprechpartner für Innenrevision, externe Audits durch Wirtschaftsprüfer oder BRH (Bundesrechnungshof)
Technologien: JIRA, Confluence, MS Office, GitLab, Kubernetes
Ashkan Z.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Senior Data Scientist (Microsoft Azure) bei Vattenfall Europe
- Beratung bei der Nutzung von Analyse- und BI-Tools und Diensten im Microsoft Azure-Stack (z. B. MS Fabric, Synapse Workspaces und dedizierte SQL-Pools, SQL Database, PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Data Factory, SSIS, Analysis Services, Function Apps, Power BI, ML)
- Selbstständiger Entwurf von Analyselösungen mit Python, SQL etc.
- Entwurf und Implementierung von ETLs und Datenpipelines
- Erstellung und Pflege von APIs
- Selbstständige Anwendung von CI/CD, Testing und Versionskontrolle
- Modellierung von Daten
- Modellentwicklung und Modelloptimierung
- Anomalieerkennung mit KI
- Predictive Analytics
Verwendete Technologien:
- Snowflake
- Fabric
- Azure Synapse Analytics
- Azure DataFactory
- Azure Data Lake
- Azure DevOps
- Databricks
- Spark
- CI/CD
- SQL Database
- Python
- Power Platform
Ulf S.
Letzte Position:
Innovationsmanager bei Claas
- Steuerung von Innovationsprojekten für KI-basierte Systeme mit Schwerpunkt auf Pflanzenerkennungstechnologie für landwirtschaftliche Anwendungen.
- Vorantreiben von Initiativen zur digitalen Transformation in Softwareabteilungen und Förderung agiler Methoden und Scrum-basierter Arbeitsabläufe.
- Analyse und Optimierung der Team-Infrastruktur, um eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und strategischen Weiterentwicklung zu fördern.
- Pionierarbeit bei der Integration von KI-Technologie in Landmaschinen und damit bedeutende Fortschritte in der Präzisionslandwirtschaft erzielt.
- Entwurf einer cloudbasierten Dashboard-Plattform für Echtzeit-Datenzugriff und Entscheidungsfindung im Feldmanagement.
- Entwicklung kamerabasierter GPS-Systeme für Traktoren zur Verbesserung der Feldanalysefunktionen.
- Erstellung und Implementierung von KI-Schnittstellen zur Vorverarbeitung von Bilddaten und Gewährleistung einer nahtlosen Übermittlung von Statistiken über LTE in die Cloud.
- Innovation cloudbasierter Dashboard-Plattformen durch Einführung modernster Technologiekonzepte und Koordination funktionsübergreifender Teams zur Umsetzung der Projektvisionen.
Kevin G.
Letzte Position:
KI-Strategie & Governance / Freiberufler bei Al Gambit
- Entwickle KI-Strategien und smarte Geschäftsprozesse für Unternehmen, die KI-Initiativen umsetzen.
- Fokus auf pragmatische und vertrauenswürdige KI-Integration mit greifbarem betrieblichem Mehrwert.
Werner K.
Letzte Position:
Testkoordinator, Designer und Ingenieur bei IBM
- Testen des SekIDP und verwandter Komponenten
- Testdesign, -durchführung und -automation, Microservices, GitHub Enterprise, Eclipse, Katalon Test Platform, API-Tests, Confluence 8, JIRA/Xray, Draw.io, Swagger/OpenAPI, Postman, Docker, Kubernetes, Podman, PuTTY, E-Health, Telematik, Gematik-Standards, ePA, E-Rezept, sektoraler IDP, Verschlüsselung, XaDES, PaDES, DICOM, HL7, FHIR, IHE, ICD, SSO, SAML/Shibboleth, OAuth, Smartcards, JWT, Zwei-Faktor-Authentifizierung auf Android und iOS, Wireshark, BrowserStack, Cypress, gRPC, REST, SOAP, WS-Security, Linux-Shell, PowerShell, SSH/SSL, Java, Kotlin, Cordova, Gradle, Groovy, Python, TypeScript
Kamran V.
Letzte Position:
Agiler Delivery Manager bei Sparecodes Incorporation
- Sehr erfolgreiche Tätigkeit in der Rolle des leitenden Datenanalyse-Experten bei einem US-Startup im Bereich Unternehmensberatung.
- Verwaltung der Erwartungen der Interessengruppen durch Sicherstellung der Lieferdynamik des Teams unter Nutzung von Agilen und Lean Praktiken.
- Schulung und Zusammenstellung internationaler Offshore Data Science Teams, bestehend aus DevOps Ingenieuren, BI Entwicklern und Spezialisten für den technischen Support.
- Als Datenanalyse-Experten von Sparecodes verbessern wir die Geschäftsergebnisse unserer Kunden durch Anforderungsmanagement, Entwicklung des Dashboards und Reports, Migration, Automation und Produktionsunterstützung unter Nutzung von IBM Cognos, AWS, SAP, Oracle, Teradata, CRM, ERP, Confluence und Microsoft.
- Effizientes Coaching und Mentoring für internationale und multikulturelle Teams in einer Remote-Umgebung zum Lernen und Wissensaustausch, Training der neuen Tools und Techniken, Agilen Best Practices, interne und externe Kommunikation und Präsentationsfähigkeiten.
- Effiziente Koordination der technischen Abläufe, einschließlich Verwaltung und Umsetzung von Projektänderungen sowie Kontrollprozessen.
- Förderung eines starken Team-Engagements und gezielte Unterstützung bei der beruflichen Weiterentwicklung von Mitarbeitenden inklusive Business Change Management durch Coaching.
- Verbesserte Projektstatusberichte durch Einblick in Teamproduktivität, Vorhersagbarkeit und Backlog burndown sowie verbesserte Projektergebnisse.
- Leitete erfolgreich die Koordination und Implementierung von Softwarelösungen für Kunden im Maschinenbau, einschließlich der Integration von Automatisierungssystemen und Anpassung individueller Kundenanforderungen.
Helge B.
Letzte Position:
Solution Architekt bei Deutsche Bahn
- Verantwortlich für die End-to-End-Anwendungs- und Integrationsarchitektur für das Programm zur Digitalisierung Instandhaltung der S-Bahn Hamburg. Ein Highlight ist die Einführung von Robotern und fest installierten Kameratoren zur Automatisierung der Fahrzeuginspektionen, sodass KI-Bildalgorithmen den Zustand der Züge während des Betriebs bewerten können.
- Die Deutsche Bahn ist eine der weltweit größten Implementierungen von SAP PM, das eine zentrale Komponente dieser Digitalisierung darstellt.
Eduard V.
Letzte Position:
Leiter Workshop „Einführung von KI Entwicklungstools“ bei Softwareunternehmen in Wiesbaden
- Vortrag zur Einführung in generische K.I. und Large Language Models
- Erläuterung rechtlicher Rahmenbedingungen (EU AI Act, US CLOUD Act, DSGVO)
- Systematische Betrachtung von KI-Tools entlang des SDLC und Holistische Systeme
- Vergleich On-Prem LLMs vs. cloudbasiert sowie Change-Management und Betriebsrat
- Moderation der Diskussion und Ableitung nächster Schritte für die Einführung von KI Entwicklungstools
Mathew D.
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
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Science-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)

Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)

Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 9)

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
83% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
71% (Deutschland: 80%)
Doktortitel
17% (Deutschland: 22%)

Zertifizierungen pro Freelancer
3

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Frankfurt 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 Frankfurt, die Data Science-Experten 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 Data Science-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (85%)
- Bank- und Finanzwesen (48%)
- Professionelle Dienstleistungen (44%)
- Automotive (37%)
- Gesundheitswesen (37%)
- Bildung (33%)
- Energie (33%)
- Fertigung (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Science umfasst
Data Science verbindet Statistik, Programmierung, Fachwissen und analytisches Denken, um Rohdaten in nützliche Erkenntnisse zu verwandeln. Teams nutzen sie, um Geschäftsergebnisse zu erklären, Entwicklungen vorherzusagen, ungewöhnliches Verhalten zu erkennen und Entscheidungen zu automatisieren. Die Arbeit kann von explorativer Analyse bis hin zu produktiven Machine-Learning-Systemen reichen.
Typische Projektergebnisse
- Prognosen für Nachfrage, Umsatz und Risiken
- Kundensegmentierung und Churn-Analyse
- Empfehlungs- und Rankingsysteme
- Erkennung von Betrug, Anomalien und Qualitätsproblemen
- Experimentanalysen und Entscheidungs-Dashboards
Der richtige Ansatz hängt von den Daten, der zu verbessernden Entscheidung und den Kosten eines falschen Ergebnisses ab. Gute Spezialisten verbinden Modelle mit messbaren Geschäftsprozessen, statt Analysen als isolierte Aufgabe zu behandeln.
Tools und Ökosystem
Python wird häufig für Datenaufbereitung, Modellierung und Experimente eingesetzt, wobei pandas, NumPy, scikit-learn und Notebooks eine praktische Grundlage bilden. SQL bleibt für die Arbeit mit Data Warehouses und operativen Daten unverzichtbar. Projekte können außerdem PyTorch, TensorFlow, Spark, dbt, Airflow, MLflow sowie Cloud-Dienste von AWS, Azure oder Google Cloud nutzen.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen holen sich häufig freiberufliche Expertise ins Haus, wenn interne Teams wertvolle Daten haben, ihnen aber ein klarer Modellierungsweg oder die Kapazität für die Umsetzung fehlt. Spezialisten können die Datenqualität bewerten, einen analytischen Ansatz entwickeln, eine reproduzierbare Pipeline erstellen und die Dokumentation übergeben. In Frankfurt kann die Zusammenarbeit eine Remote-Umsetzung mit Workshops vor Ort für Teams aus Finanzwesen, Logistik, Gesundheitswesen, Fertigung oder Handel verbinden.
Fähigkeiten, die über Modelle hinaus wichtig sind
Erfahrene Fachleute verstehen Datenverträge, Feature Engineering, Validierung, Versuchsdesign und Modellüberwachung. Sie können Entscheidungsträgern Unsicherheiten erklären und mit Stakeholdern aus Produktentwicklung, Engineering, Sicherheit und Recht zusammenarbeiten. Erfahrung mit Git, Testing, Cloud-Infrastruktur und verantwortungsvollem Umgang mit Daten hilft dabei, aus einem vielversprechenden Prototyp einen zuverlässigen Service zu machen.
Den richtigen Fachmann auswählen
Achten Sie auf Belege für vollständige analytische Arbeit: eine klare Problemdefinition, nachvollziehbare Datenaufbereitung, passende Bewertung und einen umsetzbaren Lieferplan. Ein ausgefeiltes Modell reicht nicht aus, wenn die Daten nicht gepflegt werden können oder das Ergebnis nicht verständlich ist. Fragen Sie, wie der Fachmann mit fehlenden Daten, Verzerrungen, Data Leakage, sich verändernden Eingaben und der Übergabe an das feste Team umgeht.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data Science-Experten am häufigsten aufkommen.
Data Science wird eingesetzt, um Muster in Daten zu erkennen und bessere Entscheidungen zu unterstützen. Häufige Anwendungen sind die Prognose der Nachfrage, die Erkennung von Betrug, die Verbesserung von Empfehlungen, die Auswertung von Experimenten sowie die Vorhersage des Verhaltens von Kunden oder Anlagen.
Data Science ergänzt deskriptive Berichte häufig um statistische Modelle, Machine Learning und prädiktive Analysen. Business Intelligence konzentriert sich meist auf verlässliche Ansichten darüber, was passiert ist, während Data Science einschätzen kann, was passieren könnte, und eine Handlung empfehlen kann.
Ein guter Data Science-Freelancer sollte auch sicher mit SQL, Python, Cloud Data Warehouses, Datenpipelines und der Bereitstellung von Modellen arbeiten können. Kommunikation, Versuchsdesign und Branchenkenntnisse sind ebenso wichtig, wenn Ergebnisse echte Entscheidungen unterstützen sollen.
Das passende Niveau für Data Science hängt vom Risiko, dem Reifegrad der Daten und der Umsetzungsphase des Projekts ab. Eine fokussierte Analyse kann ein gutes analytisches Urteilsvermögen erfordern, während ein produktives Modell nachweisbare Erfahrung mit Testing, Monitoring, Sicherheit und operativer Übergabe voraussetzt.
Data Science eignet sich häufig gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Daten, Notebooks, Repositories und Cloud-Umgebungen sicher geteilt werden können. Termine vor Ort in Frankfurt können dennoch bei Stakeholder-Interviews, der Erschließung des Fachgebiets und Workshops helfen, insbesondere wenn Teams mit sensiblen Geschäftsdaten arbeiten.
Vor dem Start eines Data Science-Projekts sollte ein Unternehmen die zu verbessernde Entscheidung, verfügbare Datenquellen, Zugriffsregeln und die Erfolgskriterien klären. Ein Spezialist kann anschließend die Datenqualität bewerten und feststellen, ob ein Modell, ein Experiment, eine Analyse oder ein besserer Reporting-Prozess das beste Ergebnis ist.
Gute Data Science-Arbeit hat eine klare Baseline, eine geeignete Validierung und transparente Annahmen. Fragen Sie, wie der Fachmann Data Leakage und Verzerrungen prüft, Unsicherheiten erklärt, die Leistung nach dem Go-live überwacht und das Ergebnis für die verantwortlichen Entscheidungsträger nutzbar macht.
Data Science ist die umfassendere Praxis, Daten, Statistik, Programmierung und Fachwissen zu nutzen, um Fragen zu beantworten oder Entscheidungen zu verbessern. Machine Learning ist eine Gruppe von Methoden innerhalb dieses Bereichs – neben Experimenten, kausalen Analysen, Prognosen, Datenaufbereitung und Kommunikation.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 108 €, was einem Tagessatz von etwa 862 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (96%) und Französisch (19%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (85%), Bank- und Finanzwesen (48%) und Professionelle Dienstleistungen (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (78%) und Produktentwicklung (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Science-Experten 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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