Logistic Regression Experten in Deutschland
aus 15.000 Lebensläufen mit geprüften, verfügbaren SpezialistenBeauftragen Sie Experten, die klare Klassifikationsmodelle erstellen, Feature-Pipelines optimieren und Wahrscheinlichkeitsausgaben verständlich erklären können. Sie arbeiten auch mit scikit-learn, statsmodels und Logit-Modell-Reviews für Risiko-, Churn- und Forecasting-Use-Cases, mit schneller und präziser Vermittlung durch geprüfte, verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Logistic Regression eingesetzt haben
Karin Albiez
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.
Beshr Alnirabieh
Letzte Position:
Systemadministrator – HealthCare IT & Dateninfrastruktur bei Cellitinnen Hospitalvereinigung
- Integration medizinischer Modalitäten (u. a. Ultraschall) in die bestehende IT-Infrastruktur (DICOM, HL7) – Inbetriebnahme im geplanten Zeitrahmen.
- Administration und Optimierung von PACS-Systemen für effiziente Archivierung und Verteilung radiologischer Bilddaten an mehreren Standorten.
- Sicherstellung konsistenter Datenqualität und nahtloser Interoperabilität im Datenaustausch zwischen KIS, RIS und PACS.
- Enge Zusammenarbeit mit ärztlichem Personal zur Analyse und digitalen Optimierung klinischer Workflows.
- Anforderungsmanagement und Testkoordination bei der Implementierung klinischer Anforderungen in komplexe IT-Strukturen.
Hamza Khan
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Forschungsmitarbeiter im Gesundheitsbereich (ehrenamtlich)
- Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
- Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.
Utsav Rabadiya
Letzte Position:
Werkstudent Junior Data Scientist (Performance Team GT Fleet) bei Uniper SE
- Analyse großer Kraftwerksdaten zur Entwicklung und Optimierung von wichtigen Leistungskennzahlen (KPIs) zur Überwachung der Flottenleistung.
- Entwurf und Entwicklung interaktiver Power BI-Dashboards zur Echtzeiteinsicht in zentrale Geschäftskennzahlen, was die Entscheidungsprozesse in den Abteilungen verbessert.
- Zusammenarbeit mit Vor-Ort-Ingenieuren und dem Asset Management, um Leistungskennzahlen über mehrere Länder hinweg zu harmonisieren.
- Unterstützung von Digitalisierungsinitiativen durch Umsetzung datenbasierter Anwendungsfälle mit agilen Projektmanagementmethoden.
- Nutzung von OSIsoft PI-Systemen für Zeitreihenanalyse und Visualisierung zur Verbesserung der betrieblichen Einblicke.
Raghu Ram Vadali
Letzte Position:
Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline bei Selbst initiiertes Projekt
- Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
- Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
- Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
- Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
- Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
- Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.
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.
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.
Pawan Saxena
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Himanshu Negi
Letzte Position:
Principal (Datenwissenschaftler/Dateningenieur/Gen-AI-Ingenieur) bei Marktguru Deutschland GmbH
Konzipierte eine agentenbasierte Echtzeit-Engine zur Angebotsorchestrierung, in der spezialisierte Agenten (Retrieval, Pricing/Optimierung und Richtlinien/Guardrails) zusammenarbeiten, um Promotionen über alle Touchpoints zu personalisieren, mittels RAG mit FAISS auf Delta Lake und latenzarmem Databricks Model Serving. Arbeit mit Produktmanagern und kommerziellen Stakeholdern zur Roadmap-Gestaltung und Bewertung neuer Agentenmuster für den Produktionseinsatz.
Entwickelte einen agentenbasierten Data-Quality-Service, der Schema-Erkennung, Entity-Normalisierung und Validator-/Exception-Handling-Agenten orchestriert, um SKU-Feeds mehrerer Händler in großem Maßstab zu bereinigen. Verpackte Modellaufrufe in PySpark-UDFs für verteilte Inferenz, automatisiert über Databricks Workflows und CI/CD.
Entwickelte eine multimodale, agentenbasierte Extraktions-Pipeline, in der Vision-, Parsing- und Compliance-Agenten zusammenarbeiten, um Marke, Verpackung und Volumen aus gescannten Bildern mit Claude 3 Sonnet und Swin Transformer-Encodern zu extrahieren. Orchestriert über Azure Event Hub, mit Speicherung der Ergebnisse in Delta Lake.
Implementierte einen GS1-Taxonomie-Klassifizierungsservice, der auf kooperierenden Agenten für Inferenz, Drift-Monitoring und automatisierte Retrainings-Governance basiert, unter Nutzung von Falcon 180B (LoRA-feinjustiert) mit Batch-Pipeline auf Databricks.
Erstellte einen hybriden Agenten-Workflow, bei dem ein Retrieval-Agent Kandidaten über Embeddings ermittelt und ein Reasoning/Verifikations-Agent (Mixtral 8x7B) die Übereinstimmung von Beleg und SKU überprüft, integriert in eine Streaming-Pipeline auf Databricks.
Entwickelte eine multimodale Attribut-Inferenz-Pipeline, aufgebaut aus kooperierenden Vision-Sprach-, Regel-/Konsistenz- und Compliance-Agenten, um NutriScore, Nährwertfelder und Verpackungsarten aus Namen und Bildern mit LLaMA 3-8B und CLIP-Embeddings zu ermitteln.
Entwickelte ein GenAI-basiertes Orchestrierungssystem, das Rezepte von mehreren Websites einliest, Zutaten über strukturierte Extraktions-Agenten analysiert und diese dynamisch über Tagging, semantisches Reasoning und Business-Rule-Agenten mit Echtzeit-Händlerangeboten verknüpft.
Wael Helies
Letzte Position:
Masterarbeit-Forscher bei Technische Universität München, Campus Straubing
- Entwicklung experimenteller Auswahlaufgaben und Umfrageinstrumente; Bewertung der methodischen Strenge und internen Konsistenz
- Datenanalyse mit SPSS und Jamovi (Regressions-/Auswahlmodelle, Hypothesentests)
- Erstellung strukturierter Berichte
Sabrine Krichen
Letzte Position:
Teamleiter bei InstaDeep
- Leitung eines Teams von Junior Research Engineers, mit Mentoring, technischer Anleitung und Unterstützung ihrer beruflichen Entwicklung, um ihr Wachstum im Bereich Deep Learning und Machine Learning Engineering zu fördern.
Daniel Carton
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)
Ben Gouider
Letzte Position:
KI-Praktikant bei Fulltastic
- Entwarf einen Flask-basierten KI-Support-Assistenten mit OpenAI und WHMCS, um Fehlerbehebung, Ticketerstellung und Eskalation zu automatisieren.
- Implementierte eine robuste Intent-Erkennung mit Zero-Shot-Klassifikation und semantischer Ähnlichkeit sowie Keyword-Fallbacks für mehr Zuverlässigkeit.
- Entwickelte einen Prioritätsklassifikator (TF-IDF + logistische Regression) mit Hintergrund-Nachtraining und gespeicherten Artefakten für adaptive Triage.
- Programmierte einen ausfallsicheren WHMCS-API-Client mit Content-Type-Erkennung, eleganter Fehlerbehandlung und Mock-Fallbacks, um die Verfügbarkeit zu gewährleisten.
- Entwickelte RESTful-APIs und eine Jinja2-Oberfläche und automatisierte die Anreicherung von Tickets aus dem Gesprächskontext zur Verbesserung der Effizienz der Agenten.
- Etablierte Datenerfassung mit SQLite für Tickets, Feedback und QA und implementierte eine Feedback-Schleife für kontinuierliche Verbesserungen.
Ahmed Mustafa
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Fraunhofer Institute for Building Physics IBP
- Pose-Estimierungs-Frameworks auf Wärmebildern mit Infrarotkameras angewendet, um die Temperaturanalyse und Bewertung des thermischen Komforts zu verbessern.
- CFD-Simulationen durchgeführt, um Luftstrom und Temperaturverteilung in geschlossenen Räumen zu analysieren und zu visualisieren, und datenbasierte Erkenntnisse zur Optimierung der HLK-Systemeffizienz geliefert.
- Transfer Learning genutzt, um vortrainierte Deep-Learning-Modelle für verschiedene Aufgaben und Datensätze anzupassen, dadurch die Genauigkeit erhöht und die Trainingszeit verkürzt.
- Große Datensätze gehandhabt und Visualisierungstechniken wie Boxplots, Streudiagramme und andere grafische Werkzeuge angewendet, um Trends zu erkennen, Anomalien zu identifizieren und die Datenqualität zu überprüfen.
- Maschinelle Lernmodelle für Vorhersagen erstellt, z. B. lineare Regression, logistische Regression und Klassifikationsmodelle.
- ML-Modelle und Datenpipelines mit Docker containerisiert und skalierbare Trainings- und Inferenz-Workflows mithilfe von Kubernetes orchestriert.
Sagar Mattikere Anand
Letzte Position:
Graph-basierter RAG-Agent für sichere Datenintelligenz (EcoGraph-RAG) bei Philipps-Universität Marburg
- Entwickelte ein GraphRAG-System, das semantische Vektoren (Chroma) und Wissensgraphen (NetworkX/Neo4j) kombiniert, um mehrstufige Q&A zu Klimapolitik-Dokumenten zu ermöglichen.
- Setzte Llama 3/Gemma über Ollama für lokale Inferenz ohne Kosten ein; erzielte ~95% Genauigkeit bei der Extraktion von Entitäts-Beziehungen.
- Erstellte eine Ingestions-Pipeline für PDFs und CSV-Dateien mit 48.000 Zeilen; wendete gruppierte Medianimputation an und verminderte Datenlücken.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Logistic Regression einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
76%
Doktortitel
18%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, 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 Logistic Regression 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 macht
Logistische Regression ist eine einfache, zuverlässige Methode für binäre und Multi-Klassen-Klassifikation. Sie wird oft eingesetzt, wenn Teams ein lesbares Modell brauchen, das erklärt, warum ein Ergebnis wahrscheinlich ist, und nicht nur, was die Antwort ist. Viele Unternehmen kennen sie auch als Logit-Modell oder logistisches Modell.
Wofür sie passt
- Churn-Prognosen und Lead-Scoring
- Betrugs-, Risiko- und Kreditprüfung
- medizinische und operative Entscheidungsunterstützung
- Baseline-Modelle für Text-, Marketing- und Produktanalysen
Sie ist eine starke Wahl, wenn Teams schnelles Training, klare Koeffizienten und ein stabiles Verhalten bei strukturierten Daten brauchen.
Tools und Ökosystem
Starke Profis arbeiten meist in Python mit scikit-learn, statsmodels, pandas, NumPy und Jupyter. In regulierten Teams oder Teams mit hohem Reporting-Anteil kombinieren sie das oft auch mit Feature Engineering, Kalibrierung und Erklärbarkeitsprüfungen. In Deutschland brauchen viele Projekte saubere Dokumentation und Übergabenotizen, die lokale Teams prüfen können.
Wann Spezialisten dazuholen
Unternehmen holen freiberufliche Experten dazu, wenn ein Modell schnell live gehen muss, nach schlechten Ergebnissen geprüft werden soll oder auf saubereren Daten neu aufgebaut werden muss. Sie sind auch nützlich, wenn interne Teams zuerst eine verlässliche Baseline brauchen, bevor sie auf komplexere Methoden wechseln. Gute Spezialisten erkennen Leakage, spärliche Features, Klassenungleichgewicht und schwache Validierung früh.
Was starke Experten liefern
- klare Problemdefinition und Zielsetzung
- Feature-Auswahl und Transformation
- Modelltraining, Validierung und Schwellenwertwahl
- Prüfung und Interpretation der Koeffizienten für Stakeholder
- praktische Übergabe für Python- oder SQL-basierte Workflows
Starke Experten hören nicht beim Fit auf. Sie machen das Modell für Business-Teams nutzbar und leicht wartbar.
Gute Passung in Deutschland
Bei Arbeiten mit Bezug zu Deutschland wünschen sich Unternehmen oft Spezialisten, die remote zusammenarbeiten können und trotzdem klar mit lokalen Produkt-, Analytics- oder Compliance-Teams kommunizieren. Englisch reicht für die eigentliche Modellarbeit oft aus, während Deutsch hilft, wenn die Modellausgabe von lokalen Fachanwendern geprüft oder für interne Freigaben dokumentiert werden muss.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Logistic Regression anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Logistic Regression wird verwendet, um Ergebnisse wie Ja/Nein-Entscheidungen, Risikomarker und die Zuordnung zu Kategorien vorherzusagen. Teams setzen sie oft für Churn, Betrug, Lead-Scoring und andere Probleme mit strukturierten Daten ein, bei denen Interpretierbarkeit wichtig ist. Sie ist auch eine gängige Baseline, bevor man zu komplexeren Modellen wechselt.
Logistic Regression ist meist einfacher zu erklären und zu prüfen als baumbasierte Modelle. Entscheidungsbäume und Random Forests können komplexere Zusammenhänge erfassen, sind aber für Stakeholder oft schwerer darzustellen. Viele Teams starten mit logistischer Regression, wenn Transparenz und stabiles Verhalten wichtiger sind als reine Flexibilität.
Logistic Regression wird in Statistik und Ökonometrie häufig als Logit-Modell bezeichnet. In der Praxis sagen Menschen je nach Kontext auch logistisches Modell oder binäres Logit. Die Suchbegriffe sind verschieden, meinen aber meist dieselbe Kernmethode.
Ein starker Logistic Regression-Spezialist arbeitet meist sicher mit Python, SQL, Feature Engineering und Modellvalidierung. Erfahrung mit scikit-learn, statsmodels, pandas und grundlegender Statistik ist ebenfalls hilfreich. Für Aufgaben mit Business-Bezug sind eine klare Erklärung von Koeffizienten und Schwellenwerten genauso wichtig wie der Code.
Ein kleiner Proof of Concept braucht vielleicht nur einen fokussierten Spezialisten, während Produktionsarbeit meist von jemandem profitiert, der Datenchecks, Validierung und Übergabe übernehmen kann. Logistic Regression wirkt einfach, aber gute Ergebnisse hängen von sauberen Features und korrekter Bewertung ab. Wenn die Daten unübersichtlich sind oder das Ergebnis sensibel ist, sollte man jemanden dazuholen, der das schon einmal gemacht hat.
Ja, Logistic Regression kann bei unausgeglichenen Daten gut funktionieren, wenn die Klassenverteilung sorgfältig behandelt wird. Spezialisten passen oft Schwellenwerte an, verwenden Klassen-Gewichte und prüfen Precision-Recall-Verhalten statt sich nur auf die Accuracy zu verlassen. Entscheidend ist, die Bewertungsmethode an das Geschäftsziel anzupassen.
Für Logistic Regression reicht Remote-Arbeit oft aus, weil die Kernaufgaben Datenprüfung, Modellierung und Dokumentation sind. Vor Ort kann hilfreich sein, wenn Stakeholder Workshops, Entscheidungsreviews oder eine lokale Freigabe in Deutschland brauchen. Viele Teams setzen auf ein hybrides Modell, wenn das Modell mit nicht-technischen Nutzern besprochen wird.
Achten Sie auf eine klare Problemdefinition, sinnvolle Feature-Auswahl und eine Validierung, die zum Anwendungsfall passt. Ein starker Logistic Regression-Experte erklärt Koeffizienten, vermeidet Leakage und kann die Wahl des Schwellenwerts in einfacher Sprache begründen. Auch eine gute Übergabe ist ein starkes Zeichen, denn das Modell sollte nach der Lieferung leicht wartbar sein.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Logistic Regression in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 89 €, was einem Tagessatz von etwa 713 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Logistic Regression in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 76% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Logistic Regression in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Logistic Regression in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Logistic Regression in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Automotive (53%) und Bildung (53%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Logistic Regression in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (94%), Forschung und Entwicklung (F&E) (82%) und Produktentwicklung (76%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Logistic Regression eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
