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Data Science Experten in Hamburg

aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KI

Holen Sie sich Experten, die Daten in klare Entscheidungen verwandeln, Prognose- und Klassifikationsmodelle bauen und Analyse-Workflows aufsetzen, denen Teams vertrauen können. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.

Lerne FRATCH Experten in Hamburg kennen, die kürzlich Data Science eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Rutger Boels

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Geschäftsführer

Hamburg
Rutger Boels

Letzte Position:

Partner & Geschäftsführer bei AI.IMPACT

  • Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
  • End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
  • Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
  • Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
  • Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
  • Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
  • Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen
Verifizierter Experte

Cornelius Höfig

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Solution Architect

Hamburg
Cornelius Höfig

Letzte Position:

Solution Architect bei STIHL

  • Neuaufbau der Systemarchitektur für eine Azure-basierte Plattform mit dem Ziel, neue Funktionen schnell zu entwickeln
  • Ausarbeitung eines Staging-Konzepts für die unterschiedlichen Anforderungen von Kunden und QA
  • Erstellung der Anforderungen für ein Proof-of-Concept-Lieferantenprojekt sowie dessen Begleitung für eine Flutter-App mit hochentwickelten BLE-Funktionalitäten
  • Vergleich mehrerer Observability-Plattformen auf Machbarkeit und Passung zu den Anforderungen im Projektumfeld
  • Erstellung einer Mobile-App-Architektur auf Basis von Domain-Driven Architecture
  • Funktion als technischer Berater und verantwortlicher Solution Architect für zwei Entwicklungsteams
  • Durchführung von Architektur-Reviews und Abstimmung von Änderungen mit den architektonischen Vorgaben
  • Skills & Technologies: Microsoft Azure , App Services, NodeJS Mono-repository, microservice architecture, domain driven design, self contained systems, requirements engineering, CI/CD, DevOps, API design, solution architecture
Verifizierter Experte

Jenny Lam

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Produktmanager – Daten & Nachhaltigkeit

Hamburg
Jenny Lam

Letzte Position:

Produktmanager – Daten & Nachhaltigkeit bei shipzero GmbH

  • Konzeption und Implementierung eines initialen Produktmanagement-Frameworks

  • Schaffung eines Prozesses zur Priorisierung der Produkt-Roadmap mit internen Stakeholdern unter Berücksichtigung von Geschäftsauswirkungen, Ressourcen und technischer Machbarkeit

  • Leitung der Migration zu einem Product-Discovery-Tool zur Verbesserung der Transparenz und teamübergreifenden Zusammenarbeit

  • Funktion als Schnittstelle zwischen Tech- und Business-Teams

  • Leitung datengestützter Nachhaltigkeitsprojekte für den größten Schlüsselkunden, einschließlich der Implementierung einer regulatorischen Berichterstattung (ISO 14083) über Treibhausgasemissionen

  • Realisierung einer vollständigen Datenintegration über 20+ Quellsysteme, Koordination des Onboardings und Umsetzung der Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen für das Entwicklungsteam

  • Verbesserung der Präzision der Emissionserfassung und -berichterstattung des Kunden durch Datenqualitätsanalysen und Identifizierung von Optimierungspotenzialen

Verifizierter Experte

Thomas Wittlinger

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Produkt- & KI-Berater für sensible Daten, Reporting & Automatisierung

Hamburg
Thomas Wittlinger

Letzte Position:

Chief Product Officer bei OWNLY FinTech GmbH

Freelance-Arbeit für ein großes deutsches Family Office

Aufbau und Weiterentwicklung einer modularen B2B-SaaS-Plattform für professionelles Wealth Management und Family Offices sowie freiberufliche Umsetzung produktionsreifer KI-, Datenmanagement- und Automatisierungslösungen für die Wealth-Management-Branche.

  • Entwicklung eines KI-Governance-Frameworks für regulierte Finanz- und Asset-Management-Workflows, abgestimmt auf DORA, BaFin-nahe Governance-Anforderungen und Datenschutzvorgaben, inklusive Rollen, Zugriffsrechten und Entscheidungsregeln.
  • Konzeption eines agentischen Systems mit lokal betriebenem Open-Source-Sprachmodell, inklusive Qwen2.5 über Ollama, für sichere Abfragen einer Asset-Datenbank mittels Text-to-SQL-to-Text-Workflows.
  • Aufbau KI-gestützter Analyse- und Reporting-Funktionen, die strukturierte Antworten, Tabellen und Charts aus Asset-Daten erzeugen, mit fachlicher Validierung über Resolver-Logik und RAG-Elemente.
  • Entwicklung produktionsreifer Datenimport-Workflows für Daten von Finanzdienstleistern aus CSV-, PDF- und API-Quellen, inklusive Validierung, Plausibilitätsprüfungen und Abgleich mit bestehenden Asset-Daten.
  • Lösung des Asset-Matching-Problems ohne systemübergreifenden Primary Key durch mehrstufige Validierungsregeln und Freigaben im Human-in-the-Loop.

Ergebnisse:

  • 250.000 EUR SaaS-Umsatz im Jahr 2024 gesichert und den Forecast um 20 % übertroffen.
  • Family-Office-Kunden mit 1,6 Mrd. EUR Assets under Management gewonnen.
  • Manuellen Aufwand für den größten Kunden um ca. 3 Tage pro Monat durch automatisierte Datenimport- und Abgleichsprozesse reduziert.
  • Operatives Fehlerrisiko durch strukturierte Datenvalidierung, mehrstufiges Asset-Matching und Human-in-the-Loop-Freigaben reduziert.
Verifizierter Experte

Johannes Borghardt

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Vizepräsident Operatives Geschäft

Rellingen
Johannes Borghardt

Letzte Position:

Vizepräsident Operatives Geschäft bei DATALOGUE GmbH

  • Gesamtverantwortung für die Bereiche Projektsteuerung, Analytik, KI & Datenwissenschaft, Datenbankverwaltung und Webentwicklung, 24 FTE
  • Implementierung und Aufbau KI-gesteuerter Analytik und KI-Arbeitswerkzeuge, Steigerung der Effizienz je FTE um > 20 %
  • Entwicklung und Einführung einer Planungs- und Prognoseplattform, Erhöhung der Fehlertoleranz um > 60 %
  • Einführung einer ERP-Software, Reduzierung der eingesetzten FTE um 50 %
Verifizierter Experte

Adriana Van Boxtel

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Vorstandsmitglied – Daten-Governance & Digitale Strategie

Hamburg
Adriana Van Boxtel

Letzte Position:

Vorstandsmitglied – Daten-Governance & Digitale Strategie bei IWCA Germany e.V.

  • Mitgegründet das deutsche Kapitel der International Women's Coffee Alliance und zur Entwicklung der strategischen Vision sowie zur organisatorischen Strukturierung internationaler Entwicklungsinitiativen beigetragen
  • Interne Arbeitsabläufe optimiert und Verwaltungsaufwand durch systematische Prozessanalyse und Dokumentation reduziert
  • Governance-Rahmenwerke und Standards zur Daten-Governance entworfen und implementiert, um ESG-Konformität und Transparenzanforderungen für NGO-Aktivitäten zu unterstützen
  • Umfassende Datenstrategie entwickelt, um Datenqualität, Transparenz und Reporting-Fähigkeiten im internationalen Stakeholder-Netzwerk zu verbessern
Verifizierter Experte

Alain Blankenburg-Schröder

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Interims-Manager | Produktmanager | AdTech- & CDP-Experte | Technische Transformationen

Hamburg
Alain Blankenburg-Schröder

Letzte Position:

Interims-Manager | Produktmanager | AdTech- & CDP-Experte | Technische Transformationen bei Freelancer

  • Handfeste Produkt und Portfolio Analysen mit Handlungsempfehlungen
  • Versiert in Beratung, Konzeptentwicklung und agilem Projektmanagement
  • Technische Führung & Teamförderung – für reibungslose agile Umsetzung mit Weitsicht und Guardrails
Verifizierter Experte

Padma Priya Srinivasan

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Zertifizierter Data Scientist

Hamburg
Padma Priya Srinivasan

Letzte Position:

Zertifizierter Data Scientist bei XDi

  • Erfolgreich einen 3,5-monatigen Data-Science-Kurs abgeschlossen und den Titel „Certified Data Scientist“ von XDi, Deutschland (AZAV-zertifiziert), erworben.
  • Behandelte überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen.
  • Behandelte natürliche Sprachverarbeitung mit Python.
Verifizierter Experte

Simone Amoroso

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Leiter Technologie & CISO

Hamburg
Simone Amoroso

Letzte Position:

Leiter Technologie & CISO bei AI Quality and Testing Hub

  • Leitender Entwickler von Prof. Valmed, dem ersten LLM-basierten Medizinprodukt (mit RAG auf einem medizinischen Korpus von über 2,5 Mio. Dokumenten), das eine CE-Zertifizierung erhalten hat.
  • Entwarf und implementierte eine Cloud-native MLOps-Infrastruktur für die Energievehandels-Analytics-Abteilung von ENBW, wodurch die skalierbare Bereitstellung und Überwachung von Prognosemodellen ermöglicht wurde.
  • Entwickelte End-to-End-Test- und Validierungs-Frameworks für KI/ML-Systeme und stellte so Qualität, Konformität und Robustheit in kritischen und regulierten Anwendungen sicher.
  • Führte professionelle Schulungen zu KI-Tests, EU-Regulierungsrahmen und Qualitätssicherung für produktive KI-Systeme durch.
Verifizierter Experte

Thomas Suwelack

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Gründer & CEO

Hamburg
Thomas Suwelack

Letzte Position:

Gründer & CEO bei 21done Startup

  • Gründung, Aufbau und Leitung eines Unternehmens
  • Führung von bis zu 6 FTE zum Erreichen der Unternehmens- und Investorenziele
  • Strategisches Management: Mission, USP, Ziele, Strategie & Roadmap
  • CX-Management: Kundenorientierte Produkte, Angebote und Touchpoints
  • Marketing & Vertrieb: B2C Marketing, B2B Vertrieb, Marktforschung
Verifizierter Experte

Aravind Sasi Nair Purayath

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KI- und Datenspezialist

Hamburg
Aravind Sasi Nair Purayath

Letzte Position:

KI- und Datenspezialist bei Emirates Islamic Bank

  • Entwarf und implementierte LLM-basierte KI-Agenten, RAG-Pipelines und Vektorsuchlösungen zur Entscheidungsunterstützung in der Retail-Banking-Abteilung.
  • Entwickelte und lieferte robuste KI-Pipelines mit Schutzmechanismen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Fallback-Logik, um hohe Zuverlässigkeit und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
  • Entwickelte und implementierte ML-Modelle zur Erkennung von Transaktionsanomalien, wodurch die Betrugserkennung und Risikobewertung in großen Datensätzen für das Kreditrisikomodell verbessert wurden.
  • Erstellte, bewertete und optimierte ML-Modelle zur Generierung von Propensity Scores für Kunden, die in personalisierten Targeting-Kampagnen für Kreditkarten und Privatkreditprodukte eingesetzt wurden.
  • Entwickelte eine NLP-Pipeline mit BERT-Embeddings und spaCy NER für SMS-/E-Mail-Analysen und Kundenanfragenprotokolle.
  • Trainierte Machine-Learning-Modelle mit Isolation Forest, um Nutzerverhalten zu klassifizieren und Anomalien zu erkennen.
  • Extrahierte, bereinigte, angereicherte und feature-engineerte Datensätze aus verschiedenen Quellen, um Feature Stores zu erstellen, die das Training von ML-Modellen ermöglichten.
  • Leitete die Entwicklung von Dashboards mit Power BI, Grafana und Prometheus zur Überwachung der Modellleistung, KPI-Trends und Marketing-Kennzahlen.
  • Erstellte Multi-Touch-Attributionsmodelle mit logistischer Regression und zeitverfallbasierten Gewichtungen zur Bewertung der Lead-Qualität.
  • Entwickelte skalierbare ETL-Pipelines aus CRM, T24, SAP und ERP zur Unterstützung von Millionen monatlicher Transaktionen.
  • Integrierte Testverfahren und CI/CD-Workflows für eine stabile Bereitstellung von Datenpipelines.
Verifizierter Experte

Victor Shanaa

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Junior-Forscher

Hamburg
Victor Shanaa

Letzte Position:

Junior-Forscher bei Hamburg University of Technology (TUHH)

  • Forschung an Wirbelschichtreaktoren durchgeführt und maschinelle Lernmethoden für Prozessüberwachung und Predictive Maintenance eingesetzt.
  • Reproduzierbare Workflows für Hochtemperatur-Prozessversuche entwickelt, um Datenzuverlässigkeit und Laboreffizienz zu steigern.
  • Mit interdisziplinären Teams zusammengearbeitet, um AI-Modelle in traditionelle ingenieurwissenschaftliche Forschung zu integrieren.
Verifizierter Experte

Stefan Seidel

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Consultant für IT-Anwendungsentwicklung & Data Science

Hamburg
Stefan Seidel

Letzte Position:

Consultant für IT-Anwendungsentwicklung & Data Science bei Eurofins Finance Transactions Germany GmbH

  • Beratung in IT-Anwendungsentwicklung und Data Science
Verifizierter Experte

Artem Dontsov

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Senior Digitalberater (Workday)

Norderstedt
Artem Dontsov

Letzte Position:

Senior Digitalberater (Workday) bei nativDigital

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Data Science einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

17 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)

Positionsdauer

2,7 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)

Positionen pro Freelancer

7 (Deutschland: 9)

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence

Häufigste Branchen

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

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement

Bachelor-Abschluss oder höher

93% (Deutschland: 96%)

Master-Abschluss oder höher

64% (Deutschland: 78%)

Doktortitel

14% (Deutschland: 22%)

Zertifizierungen pro Freelancer

1 (Deutschland: 3)

Häufigste Sprachen

Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

81% (Deutschland: 96%)

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.

Tagessatzverteilung

0 3 6 9 12
<€800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Hamburg 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 Hamburg, die Data Science einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1200
900
600
300
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 962 €
Ø Deutschland 795 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1200
900
600
300
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 1000 €
Median Deutschland 800 €

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 Science macht aus rohen Daten Antworten, die Teams nutzen können. Es verbindet Statistik, Programmierung und Fachwissen, um Muster zu finden, Ergebnisse vorherzusagen und Entscheidungen zu unterstützen. Unternehmen holen sich Spezialisten dazu, wenn sie statt Bauchgefühl eine verlässliche Analyse brauchen.

Typische Aufgaben

  • Datenbereinigung und -aufbereitung
  • Explorative Analyse und Berichterstattung
  • Prognosen und Vorhersagemodelle
  • Experimentdesign und Bewertung
  • Dashboards und Data Storytelling

Tools und Stack

Starke Profis arbeiten mit Python, R, SQL, Notebooks und gängigen Bibliotheken für Modellierung und Visualisierung. Sie wissen auch, wie man zwischen Notebooks, produktivem Code und Geschäftsberichten wechselt, ohne die Nachvollziehbarkeit zu verlieren. In Hamburg unterstützt das oft Teams aus Logistik, Handel, Medien und Commerce, die praktische Analysen brauchen.

Wann man jemanden beauftragen sollte

Holen Sie sich freiberufliche Expertise, wenn Daten unordentlich sind, ein Modell bereits produktiv läuft oder interne Teams Unterstützung für eine konkrete Initiative brauchen. Es hilft auch, wenn ein Unternehmen einen Anwendungsfall erst validieren muss, bevor es in ein größeres Data-Team investiert. Temporäre Spezialisten können kurze Lücken schließen, ohne die Umsetzung zu bremsen.

Was starke Spezialisten tun

Gute Data-Science-Profis stellen die richtigen Fragen, bevor sie Code schreiben. Sie definieren das Problem klar, wählen Methoden, die zu den Daten passen, dokumentieren Annahmen und erklären Ergebnisse in verständlicher Sprache. Sie wissen auch, wann ein einfaches Modell besser ist als ein komplexes.

Qualitätsmerkmale

Achten Sie auf Arbeit, die reproduzierbar, messbar und an ein echtes Geschäftsziel gekoppelt ist. Starke Ergebnisse enthalten meist klare Schritte zur Datenaufbereitung, eine saubere Validierung und ein Resultat, das auch nicht-technische Stakeholder verstehen. Bei Remote-Arbeit sind klare Dokumentation und regelmäßige Review-Punkte genauso wichtig wie technisches Können.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Data Science am häufigsten gestellt werden.

Data Science wird genutzt, um Geschäftsdaten in Prognosen, Segmentierungen, Empfehlungen und Entscheidungshilfen zu verwandeln. Unternehmen setzen es für Bedarfsplanung, Kundenanalyse, Risikoprüfungen, Churn-Reduktion und Prozessverbesserungen ein. Die beste Arbeit verbindet die Analyse mit einer konkreten Geschäftsfrage.

Data Science geht tiefer als klassisches Reporting. Business Intelligence und Data Analytics konzentrieren sich meist auf Dashboards, Trends und die vergangene Leistung, während Data Science auch Vorhersage- und statistische Modelle entwickelt. In der Praxis arbeiten die drei Bereiche oft zusammen.

Ein starker Data Science-Spezialist kombiniert meist Python oder R, SQL, Statistik und klare Kommunikation. Je nach Projekt sind auch Kenntnisse in Machine Learning, grundlegender Data Engineering und Visualisierungstools wichtig. Entscheidend ist nicht nur das technische Können, sondern auch die Fähigkeit, Abwägungen zu erklären.

Ein Data Science-Freelancer ist sinnvoll, wenn die Arbeit klar abgegrenzt, dringend oder sehr speziell ist. Typische Fälle sind eine Modellprüfung, eine einmalige Analyse, ein Proof of Concept oder Unterstützung für ein überlastetes Team. Freelancer helfen auch, wenn ein Unternehmen Fachwissen braucht, bevor intern eingestellt wird.

Sie brauchen kein fertiges Briefing, aber ein klares Geschäftsziel und Zugriff auf die richtigen Daten. Ein Data Science-Spezialist kann dabei helfen, den Umfang zu schärfen, Erfolgskriterien zu definieren und Risiken früh zu erkennen. Je besser die Problemstellung, desto schneller kommt das Projekt voran.

Ein Großteil der Data Science-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Datenzugriff, Sicherheit und Kommunikation gut aufgesetzt sind. Vor-Ort-Zeit kann am Anfang helfen, besonders für Discovery-Sessions mit Stakeholdern in Hamburg oder wenn sensible Daten engere Abstimmung brauchen. Viele Teams arbeiten im Hybrid-Setup.

Achten Sie auf saubere Methoden, klare Dokumentation und Ergebnisse, die an Geschäftsergebnisse gekoppelt sind. Ein guter Data Science-Profi kann erklären, warum eine Methode gewählt wurde, wie sie geprüft wurde und wo sie scheitern kann. Beispiel-Notebooks, frühere Projektberichte und klare Kommunikation sind starke Zeichen.

Data Science ist die breitere Disziplin. Sie umfasst Datenaufbereitung, Analyse, Visualisierung, Experimente und manchmal Machine Learning. Machine Learning ist nur ein Werkzeug innerhalb von Data Science und wird eingesetzt, wenn Vorhersage oder Klassifikation das Ziel ist.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 120 €, was einem Tagessatz von etwa 962 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 93% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 64% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.

Freelancer in Hamburg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (94%), Englisch (81%) und Französisch (31%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Professionelle Dienstleistungen (75%) und Bank- und Finanzwesen (44%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Hamburg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Produktentwicklung (81%) und Business Intelligence (75%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Science eingesetzt haben

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