R Markdown Experten in Deutschland
für zuverlässige Berichte und Datenprodukte, in Minuten mit geprüften Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die mit R Markdown, knitr, Quarto und Shiny reproduzierbare Berichte, interaktive Dashboards und automatisierte Daten-Workflows erstellen. FRATCH verbindet Sie schnell mit präzise passenden, geprüften und verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich R Markdown eingesetzt haben
Fred H.
Letzte Position:
Software-Architekt und -Entwickler bei Eigenprojekt
Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.
Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.
Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ, Schnittstellenentwicklung, Software Architecture, Continuous Integration, Knowledge Management
Nikolai G.
Letzte Position:
Clinical Data Manager bei Dr. Falk Pharma
- Nutzung von OpenCode und AI-gestützter Softwareentwicklung zur Konzeption, Implementierung, Überarbeitung, Prüfung und Dokumentation einer durchgängigen RAW/SDTM/ADaM-Pipeline in R für Dr. Falk Pharma (07/2026), einschließlich metadatenbasierter Transformationen, automatisierter Validierungsregeln und QC, Rückverfolgbarkeit sowie reproduzierbarer klinischer Outputs.
German R.
Letzte Position:
Freiberuflicher Technical Product Owner & AI Product Builder bei Neckarshore AI / Freiberuflich
Zwei sich ergänzende Stränge: (a) Aufbau eigener AI-Produkte und Open-Source-Tools unter der Marke Neckarshore AI, Schwerpunkt KI-gestützte Multi-Agent-Entwicklungsprozesse und Dokumentations-Automatisierung; (b) freiberufliche Unterstützung von Industrie-, Logistik- und Finanzunternehmen in IT-nahen Transformationsprojekten.
Aktuelles Produkt-Portfolio unter der Marke Neckarshore AI:
- Omnopsis Documenter — AI-gestützte Dokumentations-Engine: generiert Compliance-, Technik- und Release-Dokumentation aus Git, Jira und Confluence. 500+ automatisierte Tests, 100+ API-Endpoints, RBAC, Monitoring-Stack.
- TrustScope — Trust-Analyse für öffentliche GitHub-Repos: deterministischer Drei-Säulen-Report (Security & Supply Chain, Governance, Community) auf Basis des OpenSSF Scorecard, mit konstruktiven Fix-Vorschlägen statt eines einzelnen irreführenden Scores.
- md-viewer — Dependency-freier Markdown-Viewer für macOS (Finder Quick Action) und Web, Split-View aus gerendertem Dokument und Rohtext.
- Obsidian Vault Autopilot — KI-gestützte Vault-Automatisierung für Obsidian × Claude Code: sortiert Inbox, benennt Notizen, reichert Frontmatter an.
- Phonesis Voice Bank — Stimmenarchiv für Familien, Hospize und Kulturarchive (geführte Aufnahmen, vererbbares Archiv, optionales Voice-Cloning); aktuell in der GDPR-Compliance-Phase (Art. 9, biometrische Daten).
- Multi-Agent-Entwicklungsprozess — 12+ spezialisierte Agenten (Architektur, Implementation, Security, Refactoring, Marketing) mit strukturiertem Handoff-Protokoll, paralleler Ausführung und automatisierter Qualitätssicherung — trägt die gesamte Produktentwicklung.
- Freiberufliche Beratung: Technical Product Ownership für Produktions-, Logistik- und Compliance-/AML-Systeme; Steuerung internationaler Rollouts inkl. Test-, Cutover- und Change-Management.
Stack: NestJS, TypeScript, PostgreSQL, Redis/BullMQ, Next.js, Claude Code (Opus), Docker, GitHub Actions, Vercel
Michael G.
Letzte Position:
IT-Service-Manager bei REWE Digital
- Verwaltung und Administration des Ticketsystems TOPdesk zur effizienten Bearbeitung von Incidents und Service Requests im Rahmen des IT Service Managements (ITSM)
- Implementierung und Verwaltung neuer Features im System zur kontinuierlichen Optimierung der Prozesse
- API-Integration und Automatisierung (Freemarker Java Markup Language, FIQL-Queries) für flexible und effiziente Systemanpassungen
- Entwicklung und Code-Implementierung unter Einsatz von GIT und Visual Studio Code / Secure Shell für stabilen, sicheren und versionierten Code
- Automatisierte Datenimporte mit Action Sequences, um manuelle Prozesse zu reduzieren und die Effizienz zu steigern
- Performance-Optimierung im TOPdesk-System: Einführung einer automatisierten Ticketteilungsfunktion, wodurch die Ausführungszeit von 5 Minuten auf 30 Sekunden gesenkt wurde
- Schnittstellenimplementierung zwischen JIRA und TOPdesk zur nahtlosen Integration von Projekten und Prozessen
- Mitentwicklung an der TOPdesk–Salesforce–SD-Jira-Integration zur Verbesserung der Kundenservice-Erfahrung
- Mitarbeit am Treueprogramm (Rewe Bonus) zur Steigerung der Kundenzufriedenheit und -loyalität
- Unterstützung bei der unternehmensweiten Einführung von ServiceNow: Benutzer- und Rollenverwaltung, Konfiguration von Upgrade Sets, Erstellung und Anpassung von Transform Maps inkl. Definition von Coalescence-Feldern
- Entwicklung einer temporären Schnittstelle zwischen ServiceNow und TOPdesk zur Sicherstellung der Datenkonsistenz und Übergangsprozesse
Stefan L.
Letzte Position:
Dashboard zur interaktiven Datenanalyse bei LennardtundBirner GmbH
Entwicklung & Deployment eines interaktiven Dashboards, das es Benutzern ermöglicht, Datensätze zur visuellen Analyse auszuwählen.
Die Anwendung unterstützt Filter, KI-basierte Interpretationen und einen Chatbot für Benutzerinteraktionen.
shiny, openai, mirai, plotly, mapgl, duckdb, AWS, ShinyProxy, Docker Swarm
Muhammad U.
Letzte Position:
Wissenschaftliche Hilfskraft bei Universität des Saarlandes
- Einsatz KI-getriebener CADD-Methoden zur Optimierung biosynthetischer Wege und Molekülscreenings.
- Integration synthetischer Biologie und rechnergestützter Chemie-Workflows für schnelle In-silico-Experimente.
- Automatisierte ML-Pipelines mit Python, PyTorch und Scikit-learn unter Linux, was zu verbesserten Modelltests und höherer Reproduzierbarkeit führte.
İlayda T.
Letzte Position:
Data Analysis Expert bei Turkish Statistical Institute
- Ich begann meine Karriere beim Nationalen Statistikamt als Assistant Expert und wurde später zum Expert befördert
- Spezialisierte mich auf die Analyse amtlicher Statistiken und die Bearbeitung komplexer Datensätze, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen
- Leitete erfolgreich jährlich über 20 laufende Projekte und koordinierte sie, indem ich mit bereichsübergreifenden Teams zusammenarbeitete, um datenbasierte Entscheidungen und Prozessoptimierungen voranzutreiben
- Führte saisonale Anpassungsanalysen mit JDemetra+ für jährlich über 1.000 Zeitreihen durch, darunter BIP-, Außenhandels- und Verbrauchervertrauensindizes
- Setzte Prognose-, Backcasting- und Nowcasting-Techniken für Zeitreihen ein und analysierte dabei komplexe Datensätze und hochfrequente Zeitreihen
- Erstellte ökonometrische Modelle zur Bewertung wirtschaftlicher Trends und politischer Auswirkungen und wendete statistische Methoden an, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern
- Erstellte statistische Modelle, darunter ARIMA-Modelle, und ermittelte Schlüsselfaktoren mithilfe statistischer Tests und wirtschaftlicher Relevanz
- Sicherte die Datenintegrität durch Anomalieerkennung, Datenbereinigung, Ausreißeranalyse und Verbesserung der Datenqualität in verschiedenen Datenbanken
- Automatisierte Workflows zur Datenvorverarbeitung und -transformation mit Python und SQL, wodurch manueller Aufwand reduziert und die Effizienz gesteigert wurde
- Entwickelte Dashboards und Berichte in Excel und R Markdown, um Ergebnisse effektiv zu visualisieren und zu präsentieren
- Unterstützte andere Abteilungen bei Bedarf an Datenanalysen und bot Schulungen zu Datenanalyse, Zeitreihen und saisonaler Anpassung an
- Erstellte Methodikberichte für amtliche Statistiken und kommunizierte Ergebnisse und Erkenntnisse an technische und nicht-technische Stakeholder
- Arbeitete mit internationalen Partnern (EUROSTAT, ICON Institute) zusammen, um Methoden zu harmonisieren
- Bearbeitete Statistiken zu Außenhandelsindizes, Bruttoinlandsprodukt, Erwerbstätigenstatistik, Außenhandelsstatistik, Umsatzindizes, Industrieproduktionsindex, Verbraucherpreisindex, Verbrauchervertrauen, Arbeitseinsatz, Arbeitskosten- und Verdienststatistik, Einzelhandelsumsatzindizes, Dienstleistungen sowie Einzelhandels- und Bauvertrauen
Ege O.
Letzte Position:
Gastwissenschaftler, Dunkelmann-Labor, Pflanzensynthetische Biologie bei Max-Planck-Institut für Molekulare Pflanzenphysiologie
- Entwicklung und Wartung von Datenanalyse-Pipelines für pflanzensynthetische Genomik mit Schwerpunkt auf Chloroplasten-Engineering.
- Entwicklung einer Pipeline zur Detektion echter NUPTs (nukleare Plastiden-DNA-Einschübe) in Pflanzengenomen mit Lang-Read-Sequenzierungsdaten.
Eugene T.
Letzte Position:
Freiberufler bei 3d-statistical-learning
- Datenaufbereitung und Analyse von Nutzerverhalten für zielgerichtete Marketingstrategien
- Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen, B2C-Kundensegmentierung und Clusteranalyse mit Python
- Anwendung von openpyxl und pandas zur effizienten Automatisierung, Bereinigung und Standardisierung von Datensätzen
- Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Integration datengetriebener Erkenntnisse; Ergebnis: +15% höhere Marketingeffizienz durch gesteigerte Kundenbindung
- Technologien & Tools: Python (Pandas, NumPy, scikit-learn), SQL (SQLAlchemy), Jupyter Notebook, Erstellung von Analyse- und Ergebnisberichten (PDF, Word, Excel)
Nhu Loc Thuy T.
Letzte Position:
Doktorand in quantitativer Genetik und computergestützter Biologie bei Universität zu Köln (CEPLAS – Exzellenzcluster für Pflanzenwissenschaften)
- Generierung und Analyse umfangreicher RNA-Seq-Daten (>800 Proben) mit R, Python und Hochleistungsrechnern (HPC/Linux).
- Integration von Multi-Omics-Daten (genomische, transkriptomische und phänotypische Daten); Einsatz bayesscher Ansätze und maschinellen Lernens zur Untersuchung von Genexpressionsvariationen und der Vererbung komplexer Merkmale.
- Betreuung von B.Sc.- und M.Sc.-Studierenden in Versuchsplanung, Programmierung in R/Python/Bash, Biostatistik, Datenvisualisierung und wissenschaftlichen Präsentationen.
Rudy P.
Letzte Position:
Data Science Berater bei Rudy Pastel Consulting
- 08/2021–jetzt: Entwicklung von R-Paketen und R-Shiny-Dashboard, Wartung und Erweiterung der von mir entwickelten ETL-Software
- 06/2023–12/2023: Migration des Codebestands von R 3.6.3 auf R 4.3.1
- 03/2019–07/2021: Entwicklung einer ETL-Software mittels R
- 02/2019–09/2019: Herausstellung eines neuen Produkts mittels R-Shiny
- 05/2018–09/2018 (Lowell Financial Services GmbH): Buchhalter bedienen jetzt den von mir entwickelten Schuldstreibungsvorhersager über die von mir entwickelte grafische Benutzeroberfläche
- 07/2018–08/2018 (Symrise AG): Umgestaltung von Modellierungsskripten in R-Pakete
- 12/2019–01/2020 (Symrise AG): Entwicklung eines datengetriebenen Vorentwicklers mit grafischer Benutzeroberfläche für Geschmacksentwickler
- 11/2022–12/2022 (BDO AG): Prüfung der R-Codebasis eines Startups als Mitglied des technischen Due-Diligence-Teams für einen Pharmariesen
- 07/2023–09/2023 (BMW AG): Wissenschaftliches und technologisches Scouting zur automatischen Testfallgenerierung zur Validierung cyber-physischer Systeme
Technologien: R, devtools, testthat, roxygen2, httr, RCurl, Rmarkdown, R-Shiny, SQL, Git
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die R Markdown einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
9
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Biotechnologie
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
78%
Doktortitel
33%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 R Markdown 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 R Markdown Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (64%)
- Automotive (36%)
- Biotechnologie (36%)
- Bildung (36%)
- Bank- und Finanzwesen (36%)
- Gesundheitswesen (36%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (36%)
- Pharmazeutika (27%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was R Markdown leistet
R Markdown kombiniert Fließtext, ausführbaren R-Code und gerenderte Ausgaben in einem Dokument. Teams nutzen es, um Analysen in HTML-Berichte, PDFs, Präsentationen, Bücher und Webseiten umzuwandeln, ohne Ergebnisse zwischen verschiedenen Tools kopieren zu müssen. Code, Diagramme, Tabellen und Erklärungen bleiben miteinander verbunden, wodurch sich Änderungen leichter nachvollziehen und wiederholen lassen.
Zentrale Projektaufgaben
R Markdown-Spezialisten unterstützen unter anderem bei:
- Reproduzierbaren statistischen und geschäftlichen Berichten
- Automatisierten PDF-, HTML- und Word-Ausgaben
- Datenqualitätsberichten und operativen Dashboards
- Forschungsmanuskripten, Lehrmaterialien und technischer Dokumentation
Sie können Quelldateien strukturieren, Parameter für wiederkehrende Ausführungen definieren und Berichte mit Datenbanken, APIs oder geplanten Pipelines verbinden.
Ökosystem und Tools
Der übliche Stack umfasst R, knitr, rmarkdown und das tidyverse sowie Pakete wie ggplot2, dplyr und flexdashboard. Experten arbeiten auch mit Shiny, wenn ein Bericht interaktive Steuerelemente benötigt, und mit Quarto, wenn ein Projekt von einem moderneren Veröffentlichungs-Workflow profitiert. Pandoc, LaTeX und CSS prägen häufig das endgültige Format und die Darstellung.
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen holen oft externe Spezialisten hinzu, wenn das Berichtswesen manuell, uneinheitlich oder schwer zu prüfen geworden ist. Expertise ist hilfreich, wenn ein Team eine wiederverwendbare Berichtsvorlage, eine Migration von Skripten oder Tabellenkalkulationen oder einen zuverlässigen Veröffentlichungsprozess benötigt. In Deutschland können Projekte außerdem eine klare Abstimmung zwischen lokalen Geschäftsteams, Forschungsgruppen und verteilten Stakeholdern erfordern.
Qualitätsmerkmale
Starke Fachleute trennen Datenaufbereitung, Analyse und Darstellung, anstatt komplexe Logik in einem Dokument zu verbergen. Sie verwenden sinnvolle Projektstrukturen, kontrollierte Paketumgebungen, getestetes Rendering und eine klare Dokumentation. Außerdem verstehen sie Anforderungen an Barrierefreiheit, Layoutbeschränkungen und den Unterschied zwischen einem Bericht für Entscheidungsträger und einem für die technische Prüfung.
Zusammenarbeit und Lieferung
Ein R Markdown-Projekt kann remote oder vor Ort umgesetzt werden, abhängig vom Datenzugriff, den Review-Abläufen und dem Bedarf an der Zusammenarbeit mit deutschsprachigen Stakeholdern. Nützliche Ergebnisse umfassen Quelldateien, gerenderte Ausgaben, Konfigurationshinweise, wiederverwendbare Funktionen und Anleitungen für die geplante Ausführung. Legen Sie vor Beginn die Eingangsdaten, Ausgabeformate, Zuständigkeit für Reviews und die Validierung von Änderungen fest.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf R Markdown? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
R Markdown wird verwendet, um schriftliche Erklärungen, R-Code, Visualisierungen und berechnete Ergebnisse in einem einzigen Dokument zu kombinieren. Unternehmen nutzen es für wiederkehrende Berichte, Forschungsarbeiten, Dashboards, Präsentationen, interne Analysen und technische Dokumentation.
R Markdown ist eng mit dem R-Ökosystem verbunden und bleibt eine gute Wahl für etablierte knitr-Workflows und R-basierte Berichte. Quarto erweitert das Veröffentlichungsmodell über mehrere Sprachen und Formate hinweg. Die richtige Wahl hängt daher von der Projekthistorie, den benötigten Sprachen, den Ausgabezielen und dem Migrationsaufwand ab.
Ein kompetenter R Markdown-Spezialist arbeitet oft auch mit R, tidyverse-Paketen, knitr, ggplot2, Shiny, SQL und Versionskontrolle. Kenntnisse in Pandoc, LaTeX, HTML, CSS und automatisierter Ausführung sind wertvoll, wenn Dokumente in verschiedenen Umgebungen konsistent gerendert werden müssen.
Das erforderliche Niveau hängt eher vom Workflow als von der Länge des Dokuments ab. Ein einfacher Bericht kann solide R Markdown- und Datenaufbereitungskenntnisse erfordern, während eine gesteuerte Reporting-Pipeline Erfahrung mit wiederverwendbaren Vorlagen, Tests, Paketverwaltung, Datensicherheit und Deployment verlangt.
R Markdown eignet sich gut für die Zusammenarbeit im Remote-Modus, da Quelldateien, Datenverarbeitungsschritte und gerenderte Ausgaben über die Versionskontrolle geprüft werden können. Teams in Deutschland sollten den Zugriff auf Unternehmensdaten, die bevorzugte Kommunikationssprache, Review-Zeiträume und klären, ob Workshops oder Übergaben vor Ort stattfinden müssen.
Ein Profi, der mit R Markdown arbeitet, kann Quelldokumente, parametrisierte Vorlagen, gerenderte HTML- oder PDF-Dateien, wiederverwendbare R-Funktionen und Anleitungen zum Rendern liefern. Bei wiederkehrenden Aufgaben können auch geplante Ausführungen, Validierungsprüfungen und eine Dokumentation für zukünftige Verantwortliche zum Ergebnis gehören.
Prüfen Sie, ob R Markdown-Dokumente aus einer sauberen Umgebung gerendert werden und mit definierten Eingaben dieselben Ergebnisse liefern. Achten Sie auf lesbaren Code, Datenherkunft, Fehlerbehandlung, Barrierefreiheit, visuelle Klarheit und darauf, wie einfach ein anderer Spezialist das Dokument ohne manuelle Reparaturen aktualisieren kann.
R Markdown kann interaktive Dashboards mit flexdashboard, htmlwidgets und Shiny-Komponenten unterstützen. Es eignet sich gut, wenn erklärender Kontext und Analyse neben der Interaktion stehen sollen. Eine eigenständige Shiny-Anwendung kann besser sein, wenn Nutzer ein größeres, dauerhaft interaktives Produkt benötigen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die R Markdown in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 727 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die R Markdown in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 78% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die R Markdown in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die R Markdown in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die R Markdown in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (64%), Automotive (36%) und Biotechnologie (36%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die R Markdown in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (73%), Forschung und Entwicklung (F&E) (73%) und Informationstechnologie (IT) (64%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich R Markdown eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
