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R-Experten

für Datenanalyse, Statistik und Visualisierung – in wenigen Minuten mit geprüften und verfügbaren Freelancern vermittelt

Beauftrage Experten, die komplexe Daten mit R, tidyverse und Shiny in zuverlässige Modelle, klare Visualisierungen und reproduzierbare Berichte verwandeln. Erhalte eine schnelle, präzise Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu deinem Projekt passen.

Lerne FRATCH Experten kennen, die kürzlich R eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Dany-Armand D.

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Senior-Datenwissenschaftler

Witten
Dany-Armand D.

Letzte Position:

Senior-Datenwissenschaftler bei ibg NDT GmbH

  • Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Wirbelstromprüfsignalen (ECT) und mikrostrukturellen Eigenschaften
  • Erkennung verborgener Muster in ECT-Daten, die grundlegende Materialeigenschaften widerspiegeln
  • Entwicklung und Validierung prädiktiver Modelle zur Klassifizierung und Quantifizierung der Mikrostruktur unter Verwendung von Härte und Randschichthärtetiefe als Referenzwerten
  • Anwendung der Bayes'schen Strukturgleichungsmodellierung für fortgeschrittene Datenanalysen
Verifizierter Experte

Michael S.

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Datenwissenschaftler

Hanover
Michael S.

Letzte Position:

Datenanalyst, Datenwissenschaftler bei CompuGroup Medical Deutschland AG, docmetric GmbH

Entwicklung von KI- und klassischen Modellen zur Analyse von Medizin- und Patientendaten, u. a. Medikationsanalysen, Diagnoseanalysen, Prognosen, Prozeduranalysen, Dosierungsanalysen, Komorbiditätsanalysen, Verordnungsanalysen, Patientenpotenzialanalysen, Überweisungsprofilanalysen und Verordnungsanalysen. Analysen im Bereich Real World Evidence.

Medizin-IT, Pharmaindustrie

Aufgaben, Verantwortlichkeiten:

  • Aufnahme der Kundenanforderungen
  • Planung des Teilprojekts
  • Konzeption und Definition von KPI's
  • Konzeption und Entwicklung von Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kunden-Dashboards
  • Erarbeiten und Umsetzung von DWH-Anpassungen
  • Ableitung von Handlungsempfehlungen

Methoden, Technologien:

  • Simulation
  • Künstliche Intelligenz
  • Python
  • R
  • SQL
  • Microsoft Power BI
  • Amazon Web Services
  • Elasticsearch
  • PostgreSQL
  • Databricks
  • Multivariate Statistik
Verifizierter Experte

Norbert H.

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Interim-Projektmanager Hochlauf Pilotanlage

Frankfurt
Norbert H.

Letzte Position:

Interim Claim- und Content-Manager bei Boehringer

  • Identifizierung und Analyse von Claims Überwachung des Projektfortschritts, um mögliche Claims im Zusammenhang mit Verzögerungen, Umfangsänderungen, Kostenüberschreitungen oder Vertragsverletzungen zu erkennen.
  • Dokumentations- und Nachweismanagement Zusammentragen, Strukturieren und Pflegen relevanter Projektdokumente, Korrespondenz und technischer Unterlagen zur Belegung von Claims.
  • Vorbereitung von Claims Erstellung umfassender Claim-Dossiers einschließlich detaillierter Analysen der Kosten- und Zeitauswirkungen im Einklang mit Vertragsbedingungen, gesetzlichen Anforderungen und internen Richtlinien.
  • Prüfung und Abwehr von Claims Bewertung eingehender Claims hinsichtlich des vertraglichen Anspruchs, der Belegdokumentation und der Angemessenheit der geltend gemachten Zeit- und/oder Kostenaufwände.
  • Verwaltung der Claim-Korrespondenz Verfassen und Nachverfolgen der gesamten Claim-bezogenen Korrespondenz sowie Sicherstellung eines ordnungsgemäßen Kommunikationsflusses.
  • Workflow- und Registerverwaltung Verwaltung und Nachverfolgung interner Workflows für eingehende und ausgehende Claims gemäß projektspezifischen Verfahren, einschließlich der Pflege des Claim-Registers.
  • Interner Ansprechpartner Zentrale interne Anlaufstelle im Projektteam für alle Claim-bezogenen Themen.
  • Einhaltung von Verfahren Anwendung etablierter Claim-Management-Verfahren unter vollständiger Einhaltung der vertraglichen Anforderungen, einschließlich systematischer Dokumentation und Archivierung.
  • Berichterstattung zum Änderungsregister Berichterstattung über wichtige Daten aus dem Änderungsregister an relevante Stakeholder.
  • Internes Schadens- und kaufmännisches Management Durchführung des internen Schadensmanagements in enger Abstimmung mit dem Einkauf und bei Bedarf mit der Rechtsabteilung. Erstellung von Unterlagen für den Einkauf, der als alleinige kaufmännische Schnittstelle zu den Lieferanten fungiert
Verifizierter Experte

Umut G.

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Freiberufler

Frankfurt
Umut G.

Letzte Position:

Datenarchitekt bei BA Technology

Ich bin ein erfahrener Data Engineer mit Spezialisierung auf durchgängige Datenintegration, Cloud-DWH-Architekturen und hochwertige, gut gesteuerte Datenprodukte.

Als Freiberufler habe ich die folgenden Projekte und Aufträge umgesetzt.

  • Datenmigration eines CRM-Systems für AL-FA Objekt Service Gmbh
  • Partnerschaft für den Weiterverkauf von Microsoft-Software

Ich suche freiberufliche Aufgaben wie: Freelance Data Engineer Cloud Data Warehouse Architect Data Modeling & Architecture Consultant MDM & Data Governance Specialist BI & Analytics Developer

Technische Schwerpunkte

  • Data Engineering & Integration: SQL Server/SSIS, Informatica PowerCenter/IDQ, Talend, Kafka, Azure Data Factory – Delta/CDC/ELT-Muster, robuste Pipelines, Überwachung/Wiederherstellung, Datenherkunft und Auswirkungsanalyse, Medallion-Architektur mit Bronze/Silver/Gold-Schichten
  • DWH & Cloud: Azure SQL / Data Lake / Synapse, AWS Redshift/S3, On-Premises SQL/Oracle – skalierbare Data Marts mit starkem Fokus auf Kosten und Nutzen.
  • Datenmodellierung: Atomare (Inmon-) und dimensionale (Kimball-)Modelle, Data Vault (Linstedt), Domain-Driven Design, klare Datenherkunft und Verträge.
  • MDM & Governance: Informatica MDM, IBM MDM, Stewardship-Prozesse, Datenqualitätsregeln, Survivorship/XREF, Katalog/Glossar, SIF/BES/REST-Veröffentlichung.
  • Analytics/BI: Power BI, SSAS, Cognos – businessfähige und wartbare Datenprodukte.
Verifizierter Experte

Stefan O.

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KI-Produktleiter

Berlin
Stefan O.

Letzte Position:

Gründer bei ProtocolEngine.io

Auf Evidenz basierende Health-Intelligence-Plattform, die veröffentlichte Forschung in persönliche Gesundheitsprotokolle übersetzt. Sie bewertet 430 Gewohnheiten, Lebensmittel und Supplements anhand der Studien dahinter und passt den Score an, wenn sich die Evidenz ändert. Allein aufgebaut.

  • Die tägliche Ingest-Pipeline über PubMed, bioRxiv und medRxiv aufgebaut: 43.000+ Papers aus 3.400+ Journals verarbeitet zu 230.000+ typisierten Evidenz-Claims, jeder einzelne zurückverfolgbar bis zur Studie, aus der er stammt.
  • Das sechs Faktoren umfassende Evidenz-Scoring-Modell und das öffentliche Changelog dahinter entworfen, damit keine Empfehlung ohne die zugrunde liegenden Papers erscheint. Bis heute 23.000+ Score-Änderungen erfasst und erklärt.
  • Das Entity-Informationsmodell aufgebaut, das jede Intervention mit ihren Mechanismen, Biomarkern und Outcomes verbindet: 118 Biomarker mit regionsspezifischen Referenzbereichen, 77 Mechanismen, 32 bewertete Outcomes.
  • Die Personalisierungsschicht gebaut: Ingestion von Blutwerten, die Labor-PDFs mit einem Vision-Modell ausliest und Ergebnisse anhand der Aufwachzeit des Nutzers korrigiert, plus Integration von Oura, WHOOP und Withings für den täglichen Readiness-Kontext.
  • Elf spezialisierte Review-Agents über Korpus und Codebase betrieben, für Paper-Kuration, Retrieval-Qualität, Health-Claim-Compliance über EU- und US-Regime hinweg sowie Security.
  • Den Evidence Assistant ausgeliefert, einen RAG-Assistenten, der aus der Claim-Datenbank antwortet und die zugrunde liegenden Papers zitiert, plus eine B2B-Practitioner-Stufe, eine Expo React Native App und Lokalisierung in 3 Sprachen und 7 Märkten.

Stack: Next.js 16, TypeScript, Supabase, pgvector, Anthropic Claude, Vercel, DeepInfra.

Verifizierter Experte

Kiriakos K.

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Tech Lead / Architekt für Platform Engineering

Nickenich
Kiriakos K.

Letzte Position:

Tech Lead / Architect : OTTO API Platform bei OTTO

Reifung ihrer API-Praktiken sowohl auf Business- als auch auf Technologieebene. Meine Rolle umfasst Strategie, Architektur, Developer Advocacy sowie hands-on Software Engineering und ermöglicht es sowohl technischen Teams als auch dem Business-Management, API-zentrierte Prinzipien effektiv zu übernehmen und anzuwenden. Gleichzeitig etablieren wir mit diesem Projekt auch GitOps, DX und Platform Best Practices.

Highlights:

  • Abstimmung mit Executives auf die Initiative durch Klarstellung der Strategie, Ersetzen von Missverständnissen und Mythen durch Fakten, Verdeutlichen des Werts bestehender Assets und Ermöglichen fundierter Entscheidungen
  • Entwicklung eines Vorgehens für das API Lifecycle Management bei OTTO
  • Vorantreiben des Plattformfortschritts und Förderung des Entwicklerengagements durch hands-on Engineering-Arbeit in Richtung strategischer Ziele

API Lifecycle Management, Team Topologies, Organizational Evolution, Regulatory, Platform Advocate, Developer Platform, Communities of Practice, Terraform, Kotlin, Kafka, Kong, WSO2, Apigee, Gravitee, Backstage, AsyncAPI, OpenAPI, API Design, AWS, React, Node.js, TypeScript, Redocly, Reactive Programming, CDC, Golang, Gin-Gonic, GitOps, DX (Developer Experience), Stakeholder Management, Roadmaps, Workshops, Discovery.

Verifizierter Experte

Eric B.

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Qualitätsmanager / Test Manager / Senior Test Analyst / Senior Data Analyst / Statistical Programmer

Kelkheim (Taunus)
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

Verifizierter Experte

Toralf C.

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IT Berater in der PKI Softwareentwicklung

Hohen Neuendorf
Toralf C.

Letzte Position:

IT Berater in der PKI Softwareentwicklung bei BWI

  • Implementierung einer Full-Stack Anwendung mit Angular als Frontend-Framework und Java als Backend-Sprache
  • Einsatz der Swagger OpenAPI Spezifikation für die REST-Kommunikation zwischen Frontend- und Backend-Anwendung
  • Ansteuerung eines Kartendruckers über das Nexus Card SDK Framework
  • Design und Implementierung einer Kartenverwaltungssoftware mit Weboberfläche und JavaFX-Modul für das Druckermonitoring
  • Einsatz von Cucumber-Tests für die Testautomatisierung und Erstellung von Test-Artefakten zum Testen außerhalb der Entwicklungsumgebung
  • Einsatz von Wireshark für Netzwerkuntersuchungen zur Analyse der API eines Drittproduktes und zur Kontrolle der REST-API der selbst entwickelten Software
Verifizierter Experte

Fatiha A.

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Dr.

Düsseldorf
Fatiha A.

Letzte Position:

Wissenschaftskoordinatorin bei Heinrich-Heine-Universität

  • Koordination eines groß angelegten, von der DFG geförderten Forschungsprojekts mit 19 interdisziplinären Forschungsgruppen an mehreren Institutionen, einschließlich der MibiNext Graduate School
  • Leitung der Projektsteuerung und Stakeholder-Kommunikation durch strukturiertes Meilenstein-Tracking und Berichterstattung an die Universitätsverwaltung
  • Organisation und Koordination wissenschaftlicher Veranstaltungen, darunter ein internationales Symposium und eine Vor-Ort-Evaluierung durch die DFG, einschließlich der Verwaltung von Einladungen, Teilnehmerkommunikation und veranstaltungsbezogenen Anfragen
  • Pflege der Website und Erstellung von Inhalten
  • Bearbeitung, Formatierung, Prüfung und Zusammenstellung eines Abstract-Buchs und verschiedener Dokumente
  • Koordination von Logistik, Kommunikation, Terminplanung und Stakeholder-Einbindung über alle beteiligten Institutionen hinweg
Verifizierter Experte

Dmitry P.

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Freelance Digital Marketing Analyst

Berlin
Dmitry P.

Letzte Position:

Freelance Digital Marketing Analyst bei Freelance

  • Marketingstrategie: End-to-end-Analyse und Bewertung von kanalübergreifenden Marketingkampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg. Mein Fokus liegt darauf, Optimierungspotenziale zu erkennen und klare, umsetzbare Empfehlungen abzuleiten, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
  • Data Science & KI: Fortgeschrittene prädiktive Modelle (Churn, LTV), Market-Basket-Analysen, Clustering und KI-gestützte Audience Discovery in Echtzeit mit RAG/LLMs.
  • Marketing Analytics & Measurement: End-to-end-Attributionsanalyse, Marketing Mix Modeling (MMM), Audience Segmentation, Conversion-Path-Analyse und A/B-Tests über alle wichtigen Plattformen hinweg.
  • Data Engineering & Reporting: Aufbau und Betreuung robuster, plattformübergreifender Datenpipelines (BigQuery, GCP) für die Datenkonsolidierung, automatisierte Dashboard-Erstellung und wichtige API-Integrationen.
Verifizierter Experte

Tungi D.

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Technisches PMO | Delivery Master | LLM-Experte

Hamburg
Tungi D.

Letzte Position:

Technisches PMO | Delivery Master | LLM-Experte bei Stealth - NDA

  • Verantwortung für RAG-, LLM-System- und ML-ops-Pipelines für verschiedene Start-ups in den Bereichen Versicherung, Banking und Energie (KRITIS)
Verifizierter Experte

Michael N.

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Senior ML-Engineer | AI Engineer | Problemlöser

Eichenau
Michael N.

Letzte Position:

Senior AI Engineer | Forward Deployed Engineer bei Tiefbau

  • Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
  • Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
  • Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.
Verifizierter Experte

Nitin B.

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Leiter Daten & Analytics

Berlin
Nitin B.

Letzte Position:

Leiter Finanzanalyse bei Independent Consultant

Leitung der technischen Transformation von FP&A für ein Unternehmen mit 9-stelligem Umsatz – von der Behebung technischer Altlasten bis zur Einführung eines AI-nativen EPM-Systems

  • Steuerung der ganzheitlichen FP&A-Transformation, von der Neugestaltung der Architektur über die Auswahl des EPM-Tools bis zum Rollout
  • Durchführung der Bewertung von mehr als 12 EPM-Plattformen, von der Verhandlung mit Anbietern bis zur Entwicklung eines Auswahlrahmens für die langfristige Planung
  • Analyse von Einschränkungen in der Finanzplanungsarchitektur, Präsentation der Ergebnisse beim CFO und Einholung des Mandats der Geschäftsleitung zur grundlegenden Neugestaltung der FP&A-Infrastruktur
Verifizierter Experte

Paul T.

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Spezialisiert auf: Project Management Office (PMO) Projektservices für die Telekommunikations-, IT- und Energiebranche

Munich
Paul T.

Letzte Position:

Senior Project Manager Networks Division bei Samsung Electronics GmbH

  • Steuerung der erfolgreichen Erprobung und kommerziellen Einführung der OpenRAN-Technologie sowie des Austauschs von Legacy-SRAN für 2 Mobilfunknetzbetreiber in Deutschland.
  • Governance und Koordination des gesamten End-to-End-Projektlebenszyklus für mehrere Workstream-Leads, z. B. Operations, Performance, Site Solution Management, Design, SW Delivery, Integration & Implementation, OSS Tools und Unterstützung durch 3rd-party Resource.
  • Projektplanung zur Abdeckung wichtiger Meilensteine durch Abstimmung der Roadmap gemäß den Vorgaben der deutschen Bundesnetzagentur (BNetzA) als Anbieter.
  • Unterstützung des Account-Teams vor und nach dem Vertrieb bei RfP/RfQ-Einreichungen.

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Statistiken von Experten, die R einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

13 Jahre

R Experten verfügen im Durchschnitt über 13 Jahre Berufserfahrung.

Positionsdauer

2,7 Jahre

R Experten bleiben im Durchschnitt 2,7 Jahre in einer Position.

Positionen pro Freelancer

9

R Experten haben im Laufe ihrer Karriere durchschnittlich 9 Positionen abgeschlossen.

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung

R Experten haben den Großteil ihrer praktischen Projekterfahrung in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Produktentwicklung gesammelt.

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen

R Experten sind in den Branchen Informationstechnologie (IT), Bildung und Professionelle Dienstleistungen am stärksten gefragt.

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)

R Experten erwerben ihre Zertifizierungen am häufigsten in den Bereichen Informationstechnologie (IT), Business Intelligence und Forschung und Entwicklung (F&E).

Bachelor-Abschluss oder höher

99%

99% der R Experten haben mindestens einen Bachelor-Abschluss.

Master-Abschluss oder höher

82%

82% der R Experten haben mindestens einen Master-Abschluss.

Doktortitel

25%

25% der R Experten haben einen Doktortitel (PhD).

Zertifizierungen pro Freelancer

3

R Experten besitzen im Durchschnitt 3 berufliche Zertifizierungen.

Häufigste Sprachen

Englisch, Deutsch, Französisch

R Experten sprechen am häufigsten Englisch, Deutsch und Französisch.

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

100%

100% der R Experten sprechen zwei oder mehr Sprachen.

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 5 Nov 2026.

Tagessatzverteilung

0% 25% 50% 75% 100%
9 % der R Experten verlangen weniger als 400 € pro Tag.
43 % der R Experten verlangen zwischen 400 € und 800 € pro Tag.
41 % der R Experten verlangen zwischen 800 € und 1200 € pro Tag.
4 % der R Experten verlangen zwischen 1200 € und 1600 € pro Tag.
4 % der R Experten verlangen 1600 € oder mehr pro Tag.
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.

Durchschnittssätze von Experten, die R einsetzen

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

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 722 €

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

800
600
400
200
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 760 €

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 5 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.

Branchenfokus der R Experten

Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.

  • Informationstechnologie (IT) (65%)
  • Bildung (46%)
  • Professionelle Dienstleistungen (45%)
  • Bank- und Finanzwesen (40%)
  • Automotive (31%)
  • Gesundheitswesen (30%)
  • Fertigung (28%)
  • Einzelhandel (26%)

Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.

Über die Technologie

Wofür R verwendet wird

R ist eine quelloffene Programmiersprache und Umgebung für Statistik, Datenanalyse und Visualisierung. Unternehmen nutzen sie, um Datensätze zu untersuchen, Hypothesen zu testen, Prognosen zu erstellen und Ergebnisse über reproduzierbare Berichte zu vermitteln. Sie unterstützt die Arbeit von der ersten Analyse bis hin zu analytischen Anwendungen für den produktiven Einsatz.

Zentrale Fähigkeiten

R eignet sich für Datenaufbereitung, statistische Tests, Regression, Klassifikation, Zeitreihenanalyse und Versuchsplanung. Die Grafikwerkzeuge erstellen präzise Diagramme für explorative Arbeiten und Berichte für Führungskräfte. Mit Shiny können Teams analytische Logik in interaktive Webanwendungen umwandeln, ohne die Arbeit in einer anderen Sprache neu aufzubauen.

Ökosystem und Werkzeuge

Das R-Ökosystem umfasst RStudio, Posit-Produkte, tidyverse, data.table, ggplot2, Quarto und R Markdown. Pakete erweitern R für maschinelles Lernen, räumliche Analysen, Umfrageforschung, Finanzen und Bioinformatik. Gute Spezialisten arbeiten außerdem mit SQL, APIs, Git, Cloud-Speicher, relationalen Datenbanken und geplanten Datenpipelines.

Typische Projektarbeit

  • Daten aus Dateien, Datenbanken und APIs bereinigen und zusammenführen
  • Statistische Modelle, Prognosen und Validierungsabläufe erstellen
  • Dashboards und interaktive Shiny-Anwendungen erstellen
  • Reproduzierbare Berichte mit R Markdown oder Quarto erstellen
  • Analytische Ergebnisse in entscheidungsreife Visualisierungen übersetzen

R ist in Forschung, Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing, Fertigung und Analysen im öffentlichen Sektor weit verbreitet. Es eignet sich für Projekte, bei denen statistische Transparenz, wiederholbare Methoden und visuelle Kommunikation ebenso wichtig sind wie reine Verarbeitungsgeschwindigkeit.

Wann Expertenwissen sinnvoll ist

Unternehmen benötigen häufig freiberufliches Expertenwissen, wenn ein internes Team über wertvolle Daten, aber nicht über ausreichende statistische Tiefe verfügt oder wenn eine Analyse zu einem wartbaren Reporting-Ablauf werden muss. Externe Unterstützung ist auch bei der Umstellung von Tabellenkalkulationen, der Validierung bestehender Modelle oder der Entwicklung einer Shiny-Anwendung hilfreich. Klare Ziele, Datenzugriff und vereinbarte Ausgabeformate helfen, die Arbeit effizient zu starten.

Was starke Fachkräfte mitbringen

Ein guter R-Spezialist verbindet fundiertes statistisches Denken mit disziplinierten Softwarepraktiken. Er hinterfragt die Datenqualität, wählt Methoden passend zur jeweiligen Entscheidung und erklärt Unsicherheiten, ohne sie zu verschleiern. Achte auf gut organisierte Skripte, getestete Transformationen, dokumentierte Annahmen, reproduzierbare Umgebungen und Visualisierungen, die eine klare Botschaft vermitteln. Erfahrung mit der Abstimmung und Übergabe an Stakeholder ist ebenso wichtig, wenn die Analyse auch nach der Fertigstellung nützlich bleiben soll.

Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Neugierig auf R? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.

Unternehmen verwenden R für statistische Analysen, Datenaufbereitung, Prognosen, Visualisierung und Reporting. Außerdem wird R genutzt, um Shiny-Dashboards und reproduzierbare Forschungsabläufe in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Marketing und wissenschaftlicher Forschung zu erstellen.

R ist besonders stark bei statistischen Methoden, spezialisierten Analysepaketen und Visualisierungen in Publikationsqualität. Python wird oft für umfassendere Softwaresysteme und die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen bevorzugt. Die richtige Wahl hängt jedoch vom vorhandenen Stack, den Fähigkeiten des Teams und dem benötigten Ergebnis ab.

Ein kompetenter Spezialist für die Programmiersprache R arbeitet häufig mit SQL, Git, APIs, relationalen Datenbanken und Cloud-Speicher. Kenntnisse in tidyverse, data.table, ggplot2, Shiny, Quarto und R Markdown sind nützlich, ebenso wie fundierte statistische Methoden und klare Kommunikation.

Die erforderliche Tiefe hängt von der Aufgabe ab. Ein einfacher Bericht kann solide Fähigkeiten in Datenaufbereitung und Visualisierung erfordern, während regulierte Analysen, Prognosen oder produktive Shiny-Anwendungen ein stärkeres statistisches Urteilsvermögen sowie Tests und Dokumentation voraussetzen. Beurteile den Spezialisten anhand der tatsächlichen Methoden, Datenquellen und Anforderungen an die Übergabe.

Ja. GNU R-Projekte können in der Regel remote umgesetzt werden, wenn Datenzugriff, Umgebungen und Prüfprozesse klar geregelt sind. Vor-Ort-Arbeit kann hilfreich sein, wenn die Analyse von eingeschränkten Systemen, Workshops mit Stakeholdern oder enger Zusammenarbeit mit Forschungs- und Betriebsteams abhängt.

RStudio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung, die R-Skripte, Notebooks, Debugging, Paketentwicklung und Visualisierung unterstützt. Sie hilft Spezialisten, Analysen zu organisieren, ersetzt aber weder ein gutes statistisches Design noch Versionskontrolle oder reproduzierbare Projektpraktiken.

Bitte um eine klare Erklärung der Datenprüfungen, gewählten Methoden, Annahmen und des Validierungsansatzes. Hochwertige R-Arbeit ist reproduzierbar, dokumentiert und getestet. Die Visualisierungen passen zur Zielgruppe, und die Ergebnisse können überprüft werden, ohne auf nicht dokumentierte manuelle Schritte angewiesen zu sein.

R mit Shiny eignet sich gut, wenn Nutzer freigegebene Daten untersuchen, Eingaben anpassen oder Modellergebnisse über eine interaktive Oberfläche anzeigen möchten. Es funktioniert gut für analytische Dashboards und interne Tools. Teams sollten jedoch auch Zugriffskontrolle, Leistung, Wartung und Bereitstellung einplanen.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 722 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 99% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 82% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.

Freelancer, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (99%) und Französisch (25%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (65%), Bildung (46%) und Professionelle Dienstleistungen (45%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die R in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (77%), Business Intelligence (72%) und Produktentwicklung (67%).

Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich R eingesetzt haben

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