Decision Tree Experten in Deutschland
für erklärbare Modelle, innerhalb von Minuten mit geprüften Fachleuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die interpretierbare Klassifikations- und Regressionsmodelle entwickeln, zuverlässige Merkmale vorbereiten und Entscheidungslogik mit Tools wie scikit-learn, XGBoost und MLflow bereitstellen. FRATCH vermittelt Sie schnell mit passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Decision Tree eingesetzt haben
Karin A.
Letzte Position:
AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt
- Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
- Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
- Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
- Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
- Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
- Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
- Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
Philipp G.
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
Anjaneya M.
Letzte Position:
Machine Learning Engineer Intern bei Slash Mark
- CNN- und RNN-Architekturen mit Transfer Learning für reale Klassifikationsaufgaben entwickelt und feinabgestimmt — zentrale Deep-Learning-Fähigkeiten, die auf die multimodale LLM- und GenAI-Fahrzeugfunktionsentwicklung bei BMW übertragbar sind.
- Dropout, Batch Normalization und Early Stopping in verschiedenen Deep-Learning-Experimenten implementiert; streng mit Precision, Recall, F1-Score und Confusion Matrices bewertet für Zuverlässigkeit auf Produktionsniveau.
- Ein KI-gestütztes Anwesenheitsverwaltungssystem mit LBPH-Gesichtserkennung entwickelt, über eine Flask-Weboberfläche bereitgestellt und mit SMS-Benachrichtigungen in Echtzeit ergänzt — ein Beispiel für eine vollständige AI-Produktlieferung für echte Nutzer.
- In funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um skalierbare, dokumentierte ML-Pipelines für Reproduzierbarkeit zu liefern — passend zu BMWs interdisziplinärem Team- und Forschungsumfeld.
- AI-Tools direkt in den Entwicklungsworkflow integriert, vom Design bis zum Testen, und dabei eine hohe Geschwindigkeit ohne Abstriche bei der Korrektheit gehalten.
Benjamin M.
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.
Manoj K.
Letzte Position:
Werkstudent Datenanalyse bei Biebelhausener Mühle seit 1647 GmbH
- Verwaltete und pflegte tägliche Verkaufs- und Transaktionsdaten und stellte deren Genauigkeit und Integrität für operative Berichte und Analysen sicher.
- Analysierte Kaufmuster von Kunden, um die Bestandsplanung zu unterstützen und die Produktverfügbarkeit zu verbessern.
Padma Priya S.
Letzte Position:
Zertifizierter Data Scientist bei XDi
- Einen 3,5-monatigen Data-Science-Kurs erfolgreich abgeschlossen und den Titel „Certified Data Scientist“ von XDi, Deutschland (AZAV-zertifiziert), erworben.
- Beschäftigung mit überwachten und unüberwachten Machine-Learning-Algorithmen.
- Beschäftigung mit Natural Language Processing unter Verwendung von Python.
Bidya B.
Letzte Position:
Global Lead (Product) – Payments Platform (Risk & Data Products) bei Chargebee
- Verantworte Strategie und Roadmap für die Zahlungsorchestrierungs- und Risikointelligenzprodukte für Enterprise-Abonnementkunden.
- Führe umfassende Workflow-Analysen und Nutzerinterviews durch, um das Onboarding neu zu gestalten, was zu einer 5-fachen Steigerung des Funnel-Durchsatzes und einer Reduzierung manueller Schritte um 70 % führte.
- Erstelle PRDs für skalierbare Datenpipelines, Betrugssignale und Automatisierungslogik, was die Genauigkeit der Erkenntnisse und die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung um 30 % verbessert.
- Arbeite mit Engineering-, Daten-, Design- und Sicherheitsteams zusammen, um über 15 Enterprise-Funktionen mit 100 % erfolgreicher Release-Qualität auszuliefern.
- Führe Risk-Analytics-Dashboards und Performance-KPIs ein, wodurch die Untersuchungszeit um 40 % verkürzt und die Transparenz in den Teams verbessert wurde.
- Leite die Priorisierung neuer Funktionen, technischen Schulden und Sicherheitsinitiativen (PCI DSS, Zugriffskontrollen, Revisionsfähigkeit).
- Führe die Entwicklung ML-basierter Betrugserkennungsmodelle (Regression, Entscheidungsbäume) zur Identifikation von Hochrisikotransaktionen an, wodurch Rückbelastungen um 20 % gesenkt wurden.
- Entwerfe End-to-End-Analyse-Dashboards (Tableau, Redshift) zur Visualisierung des globalen Risikoexposures, wodurch die Onboarding-SLA von 2,4 Tagen auf 3 Minuten verkürzt wurde.
- Arbeite mit Engineering- und Datenteams zusammen, um skalierbare Payment-Risikoplattformen einzuführen und so die Compliance-Transparenz und Entscheidungsgeschwindigkeit zu erhöhen.
- Betreue Analysten und Data Scientists in agilen Sprint-Zyklen und verankere eine datengetriebene Kultur im Risikobereich.
Oliver B.
Letzte Position:
Senior Softwarearchitekt bei Privates Projekt
- Entwarf eine blockchain-basierte Lernplattform mit ereignisgesteuerter Architektur und integrierten RESTful-APIs für personalisierte Lernpfade
- Entwickelte skalierbare Microservices mit Java, Python und React in Kubernetes und ermöglichte so Echtzeit-Datenverarbeitung
- Implementierte Smart Contracts (Solidity) für sichere Kurskäufe und Mentor-Interaktionen
- Leitete ein KI-gestütztes Matching-System (DecisionTreeRegressor) zur Optimierung von Lernempfehlungen
Arun Sai T.
Letzte Position:
AI-Backend-Entwickler-Praktikant bei Calvergy UA
- Komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework integriert, was die Visualisierung von Erkenntnissen für mehr als 6 Schlüsselkunden ermöglichte und die Energienutzung maximierte.
- Energieeffizienz und Auslastung maximiert, indem der nahtlose Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche für schnelle, umsetzbare Berichte konzipiert wurde.
Peter P.
Letzte Position:
Berater CRM & Bid Management Projekt bei Globales Unternehmen im Maschinenbau
- Beratung CRM Prozesse und Features
- KI-Infusion-Workshops zur Einführung von KI-Apps für kritische Geschäftsprozesse
- Prototyping – Vibe Coding mit Lovable
- Entwicklung von mehreren Apps für das globale Bid Management im CPQ, Salesforce und SAP 4 Hana Umfeld
- Anforderungs- und Prozessmanagement
- Einführung eines neuen Data-Governance-Modells
- KI-Infusion – Unterstützung der Apps und Geschäftsprozesse durch KI-Anwendungen
- Portfoliomanagement von KI-Ideen: Identifikation und Auswahl von KI-Projekten im Bid Management
- Prototyping von KI-Projekten mit Lovable.dev
- Aufbau einer KI-Datenbasis in Snowflake
- Blueprint für verschiedene Business Units und globaler Rollout
- Ein agiler Prototype-First-Ansatz mit Design Thinking und Vibe Coding zur Prototypenerstellung aller Anwendungen
- Vortrag auf globaler Konferenz zum Einsatz von KI im Business und zur Validierung von Ideen mit Design Thinking & Vibe Coding
- KI-Infusion-Workshops auf globalen Konferenzen zum Prototyping von Ideen mit den Business-Stakeholdern
David H.
Letzte Position:
Berater für KI-Strategie und Digitalisierung bei ai-strategy.io
- Entwicklung einer KI-Vision: Abgleich externer Best Practices mit Analyse von Prozessen, Schnittstellen, Stakeholdern, Datenflüssen und Kennzahlen, um ein langfristiges Zielbild von Prozessautomatisierung und KI-Erweiterung zu entwickeln
- Ausgearbeitetes Schulungsframework für Mitarbeitende, z. B. für eine Stiftung im öffentlichen Dienst: Grundlagen der KI, Anwendungen generativer KI, Bewertung menschlicher Urteilsfähigkeit und automatisierter Steuerung in gesellschaftskritischen Einsatzbereichen
- Einführung von spezialisierten Advanced-Upskilling-Kursen für Produktmanager: Einsatz von KI in Innovation, Portfoliomanagement, Prozessautomatisierung und Marketing zur Förderung neuer Produkte und Dienstleistungen
- Mehrfacher Keynote-Redner: KI-getriebene Organisationstransformation durch Kulturwandel und zukunftsgerichtete Führungspraktiken
- Laufender Austausch von Fachwissen und Erfahrungen mit meinem persönlichen Netzwerk führender KI-Strategen in internationalen Konzernen wie Siemens, Mercedes-Benz, BMW, McDonald’s, Adidas, Linde, Infineon und TÜV Süd, um Best Practices zu sammeln
- Kooperation mit Expertennetzwerken für Führungskräfte, z. B. dem TEC Leadership Institute und PM1, um die Wirkung durch erhöhte Reichweite über Organisationen und Branchen hinweg zu verstärken
Nandini V.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei Capgemini Technology Services Limited
- Entwarf und implementierte sichere Backend-Services mit Java, Spring Boot und Hibernate nach Microservice-Prinzipien und RESTful-Standards.
- Implementierte durch GraphQL gesteuerte REST-APIs, um Backend-Services in einer Gradle- und Maven-Umgebung zu optimieren.
- Setzte OAuth2-basierte Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen um, um RESTful-APIs in Spring-Boot-Anwendungen abzusichern.
Mengqi Y.
Letzte Position:
Wissenschaftliche Hilfskraft bei Tübingen University
- Intensiv-längsschnittliche psychologische Daten analysiert und latente Verhaltensmuster aufgedeckt.
- Bayessche hierarchische Modelle in R/JAGS angewendet; dabei robuste Parameterschätzungen und Modellkonvergenz sichergestellt.
- Datenaufbereitung geleitet und Rohdaten aus Umfragen in analysierbare Formate umgewandelt.
- Peer-Review-Publikation unterstützt durch Methodendesign und statistische Auswertung.
Daniel C.
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Dean R.
Letzte Position:
CEO / Chefwissenschaftler bei ENUM
- Blockchain-Plattformtechnologie
- Digitale Blockchain-Plattform / Digitale Ökonomie.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Decision Tree einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
89%
Doktortitel
21%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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 Decision Tree 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 Decision Tree Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (90%)
- Bildung (57%)
- Fertigung (48%)
- Automotive (43%)
- Bank- und Finanzwesen (43%)
- Professionelle Dienstleistungen (38%)
- Energie (29%)
- Gesundheitswesen (29%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Decision Trees leisten
Ein Decision Tree sagt ein Ergebnis voraus, indem er Daten durch eine Abfolge klarer Regeln aufteilt. Jeder Zweig prüft ein Merkmal, und jedes Endblatt liefert eine Klasse, einen Wert oder eine Geschäftsentscheidung. Dadurch lässt sich das Modell leichter überprüfen als viele Black-Box-Ansätze und ist nützlich, wenn Teams nachvollziehbare Entscheidungswege benötigen.
Klassifikation und Regression
Klassifikationsbäume ordnen Kategorien wie genehmigt, verspätet oder auffällig zu. Regressionsbäume schätzen kontinuierliche Ergebnisse wie Nachfrage, Lieferzeit oder Schadenshöhe. Fachleute wählen passende Zielgrößen aus, gehen mit fehlenden Daten um, begrenzen die Baumtiefe und prüfen, ob sich die Regeln über den Trainingsdatensatz hinaus verallgemeinern lassen.
Ökosystem und Tools
Die Arbeit mit Decision Trees umfasst häufig Python, pandas und scikit-learn sowie CART-Algorithmen für Klassifikation und Regression. Spezialisten verwenden möglicherweise auch XGBoost, LightGBM oder CatBoost für Boosting-Tree-Ensembles sowie MLflow, Notebooks, Modell-Register und Cloud-Datendienste. Der umgebende Technologie-Stack ist genauso wichtig wie der Algorithmus.
Wo Unternehmen sie einsetzen
- Kredit-, Betrugs- und Versicherungsrisikobewertung
- Vorhersage von Kundenabwanderung und Marketingreaktionen
- Industrielle Wartung und Qualitätskontrolle
- Triage im Gesundheitswesen und operative Planung
- Preisgestaltung, Nachfrageprognosen und Vertriebsqualifizierung
In Deutschland kommen diese Modelle in der Produktion, Mobilität, Finanzbranche, im Einzelhandel und im Gesundheitswesen zum Einsatz, wenn die Entscheidungslogik mit Geschäfts- und Compliance-Teams besprochen werden muss.
Wann Freelance-Expertise hilft
- Ein Prototyp liefert gute Ergebnisse, aber Validierung oder Dokumentation fehlen
- Ein Team benötigt interpretierbare Regeln für einen operativen Workflow
- Bestehende Bäume überfitten, driften oder verhalten sich zwischen Gruppen uneinheitlich
- Ein Modell muss vom Notebook in einen überwachten Produktivservice überführt werden
Freelance-Spezialisten können die Merkmalsvorbereitung prüfen, einen einzelnen Baum mit Ensemble-Methoden vergleichen und Vorhersagen mit APIs, Dashboards oder Tools für Geschäftsprozesse verbinden. Die Zusammenarbeit aus der Ferne funktioniert gut, wenn Datenzugriff, Zuständigkeiten und Review-Abläufe früh festgelegt werden.
Was gute Fachleute mitbringen
Gute Fachleute verstehen statistische Validierung, Data Leakage, Klassenungleichgewicht und den Zielkonflikt zwischen Genauigkeit und Interpretierbarkeit. Sie erklären Aufteilungen in Geschäftssprache, testen Sonderfälle und dokumentieren Annahmen, statt einen Baum als automatische Antwort zu behandeln. Außerdem wissen sie, wann ein einfacherer Regelsatz einem komplexeren Ensemble vorzuziehen ist, und können ein Monitoring für Drift, Fairness und veränderte Ergebnisse einrichten.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Decision Tree? Hier findest du die passenden Antworten.
Ein Decision Tree wird für Klassifikation, Regression und regelbasierte Vorhersagen eingesetzt. Unternehmen nutzen ihn für Risikobewertung, Abwanderungsanalysen, Qualitätskontrolle, Nachfrageplanung und operative Entscheidungen, bei denen nachvollziehbar sein muss, warum ein Ergebnis entstanden ist.
Ein Decision Tree kann nichtlineare Beziehungen und Wechselwirkungen zwischen Merkmalen abbilden, ohne dieselben Verteilungsannahmen wie die logistische Regression zu benötigen. Er ist in der Regel leichter zu erklären als ein neuronales Netz, aber ein einzelner Baum kann weniger stabil oder genau sein als ein gut abgestimmtes Ensemble.
Ein guter Decision Tree Spezialist sollte auch Datenbereinigung, Feature Engineering, statistische Validierung und Modell-Monitoring verstehen. Python, pandas, scikit-learn, SQL und Kenntnisse in der Bereitstellung sind hilfreich, ebenso wie die Fähigkeit, das Modellverhalten nichttechnischen Teams zu erklären.
Der passende Decision Tree Fachmann hängt vom Projektumfang, der Datenqualität und den Anforderungen an den Produktivbetrieb ab, nicht von einer festen Berufserfahrung. Für einen Prototypen können fokussierte Modellierung und Evaluierung ausreichen, während ein reguliertes oder geschäftskritisches System umfassendere Erfahrung mit Validierung, Dokumentation, Governance und Monitoring erfordert.
Ja, Decision Tree Projekte können in der Regel remote umgesetzt werden, wenn sicherer Datenzugriff, klare Dokumentation und regelmäßige Review-Sitzungen vorhanden sind. Für deutsche Unternehmen ist Englisch in verteilten Teams üblich, während Deutschkenntnisse hilfreich sein können, wenn Spezialisten eng mit lokalen Betriebs-, Compliance- oder Geschäftsteams zusammenarbeiten müssen.
Ein Decision Tree ist eine gute Wahl, wenn transparente Regeln, schnelle Auswertung und eine unkomplizierte Abstimmung mit Stakeholdern am wichtigsten sind. Random Forests und Boosted Trees verbessern häufig die Vorhersageleistung, machen den gesamten Entscheidungsprozess jedoch schwieriger zusammenzufassen und zu steuern.
Eine hochwertige Decision Tree Implementierung verwendet eine solide Train-Test-Strategie, prüft auf Data Leakage und Overfitting und berichtet Ergebnisse für relevante Geschäftssegmente. Der Spezialist sollte außerdem die Aufteilungen erklären, die Vorverarbeitung dokumentieren, Sonderfälle testen und festlegen, wie Leistung und Datendrift überwacht werden.
Zum Decision Tree Ökosystem gehören häufig Python, pandas und scikit-learn sowie CART-Methoden für Klassifikation und Regression. XGBoost, LightGBM und CatBoost unterstützen Tree-Ensembles, während MLflow und Cloud-Dienste bei Experiment-Tracking, Bereitstellung und Monitoring helfen können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Decision Tree in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 782 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Decision Tree in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 89% mindestens einen Master-Abschluss und 21% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Decision Tree in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Decision Tree in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (95%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Decision Tree in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Bildung (57%) und Fertigung (48%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Decision Tree in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (81%), Informationstechnologie (IT) (81%) und Produktentwicklung (81%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Decision Tree eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
