scikit-learn Experten in Frankfurt
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIArbeiten Sie mit Spezialisten, die prädiktive Pipelines entwickeln, Ensemble-Modelle optimieren und zuverlässige Machine-Learning-Workflows bereitstellen. FRATCH bringt Ihr Team innerhalb weniger Minuten mit geprüften und sofort verfügbaren Freelancern zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich scikit-learn eingesetzt haben
Bardiya B.
Letzte Position:
Data Scientist bei Rewe Digital GmbH
Statistischer Prognosealgorithmus
- Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
- Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
- Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps
Monitoring-Dashboard
- Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
- Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake
ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI
- Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
- Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI
Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow
Khaled T.
Letzte Position:
Berater / DevOps-Ingenieur bei Dr. Ing. h.c. F. Porsche Aktiengesellschaft
- Porsche ID ist eine einheitliche digitale Identitätsplattform, die sichere Authentifizierung und nahtlosen Zugriff auf Porsches Online-Dienste, mobile Apps und vernetzte Fahrzeugfunktionen bietet
- Entwarf und implementierte neue Authentifizierungs- und Autorisierungsfunktionen für Benutzer und Systeme
- Stellte hohe Verfügbarkeit, Sicherheit und Performance sicher, um Porsche-Kunden eine einwandfreie digitale Erfahrung zu bieten
- Technologien: Auth0, Angular, Tailwind, AWS, Terraform, GitHub
- Methoden: Scrum und SAFe
Ashkan Z.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Senior Data Scientist (Microsoft Azure) bei Vattenfall Europe
- Beratung bei der Nutzung von Analyse- und BI-Tools und Diensten im Microsoft Azure-Stack (z. B. MS Fabric, Synapse Workspaces und dedizierte SQL-Pools, SQL Database, PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Data Factory, SSIS, Analysis Services, Function Apps, Power BI, ML)
- Selbstständiger Entwurf von Analyselösungen mit Python, SQL etc.
- Entwurf und Implementierung von ETLs und Datenpipelines
- Erstellung und Pflege von APIs
- Selbstständige Anwendung von CI/CD, Testing und Versionskontrolle
- Modellierung von Daten
- Modellentwicklung und Modelloptimierung
- Anomalieerkennung mit KI
- Predictive Analytics
Verwendete Technologien:
- Snowflake
- Fabric
- Azure Synapse Analytics
- Azure DataFactory
- Azure Data Lake
- Azure DevOps
- Databricks
- Spark
- CI/CD
- SQL Database
- Python
- Power Platform
Alona L.
Letzte Position:
KI-Architektin
KI-gestützte Plattform für automatisierte UX-Validierung und Designer-Unterstützung
- Konzeption und technische Leitung einer unternehmensweiten KI-Lösung zur automatisierten UX-Überprüfung, die die Designqualität verbessert und manuelle Review-Prozesse in den Teams deutlich reduziert
- Entwicklung eines automatischen UX-Validierungstools als Figma-Plugin und Web-Anwendung, das auf Basis interner Richtlinien Testfälle generiert und aktuelle Designs zuverlässig auf Konsistenz und Standardkonformität prüft
- Umsetzung eines interaktiven Designer-Chats auf RAG-Basis, der Fragen zum aktuellen Design sowie zu den UX-Richtlinien des Unternehmens beantwortet sowie Konzeption der Deployment-Architektur auf Basis containerisierter Services
- Python, Azure OpenAI, PostgreSQL, REST API, Docker, OpenShift, Helm, CI/CD, Figma MCP, LLM, RAG, Prompt Engineering, GenAI, XAI, KI-Architektur, KI-Strategie
Anton R.
Letzte Position:
AI-Engineer bei Börsennotiertes Unternehmen, Industrielle Sicherheitstechnik
- Entwurf und Umsetzung der agentischen KI-Architektur für eine unternehmensweite Plattform zur sicheren Bereitstellung von LLM-basierten Agenten
- Design und Implementierung von End-to-End RAG-Pipelines aus multiplen Quellen: Dokumentenaufbereitung, Chunking-Strategien für heterogene Dokumenttypen, Embedding, Retrieval mit Re-Ranking und robuste Prompt-Orchestrierung
- Modulares Context-Engineering-Framework mit Skill-Architektur, Kontext-Isolation und dynamischer Ressourcenverwaltung; Human-in-the-Loop-Kontrolle für Enterprise-Tool-Integrationen
- Aufbau der CI/CD-Pipeline, Test-Strategie, Tracing sowohl auf Software-Seite als auch automatisierte LLM- und Agenten-Evaluierungen, Red Team Testing und Tracing sowie Übergabe in reproduzierbaren Betrieb (ISO27001 und SOC2 konform)
Ahsan J.
Letzte Position:
Entwickler für Datenanalyse bei Level Next Productions
- Power-BI-Dashboards erstellt und datenbasierte Strategien auf digitalen Plattformen ermöglicht
Tan P.
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Yevgeniy Ö.
Letzte Position:
Tester, Test- & Datenanalyst bei NORD/LB
- Analyse von Systemanforderungen und Mapping-Konzepten (ETL-Anforderungen) für Datenströme und Datentransformationslogiken im DWH der Bank
- Analyse von Daten in DB-Tabellen und -Views des DWH mittels SQL (DB2)
- Eigenständige Definition, Anlage und Ausführung von Testfällen in JIRA Xray (SIT)
- Schreiben von SQL-Abfragen in DB2 zur Verifizierung von Datenkonstellationen und Mappings
- Erstellung von Testkonzepten für SAP FSDP und parallellaufende Projekte
- Durchführung von Fehler- und Ursachenanalysen in Abstimmung mit Business-Analysten, Entwicklern, Test Managern und Infrastruktur-Team
- Ausführliche Dokumentation von Testergebnissen in JIRA Xray
- Koordination zwischen Business Analyse, Entwicklung, DB-Infrastruktur, Fachbereichen und externen Dienstleistern
Kevin M.
Letzte Position:
Freiberuflicher Dozent im Coaching-Bereich bei DSI Education GmbH
- Praxisorientiertes Coaching zu Kernaspekten der Data Science
- Vermittlung fortgeschrittener Konzepte in Python sowie Automatisierung (mit Make und n8n) und ETL-Prozesse mit Apache Airflow
- Wöchentliche Vorbereitung und Durchführung von praxisorientierten Kursen zur Programmierung anhand realer Beispiele
- Förderung praktischer Programmierkenntnisse bei Teilnehmenden durch interaktive Übungen und individuelle Betreuung
- Entwicklung didaktischer Materialien und Anpassung der Inhalte an den Kenntnisstand der Teilnehmer
- Enge Zusammenarbeit mit dem Team zur kontinuierlichen Verbesserung der Kursqualität und Lernerfolge
Jens D.
Letzte Position:
Product Owner und Leitender Data Scientist bei Legal Tech
- Leitung eines internationalen sechsköpfigen Entwickler-Teams im Scrum-Umfeld
- Festlegung der strategischen Ziele für das Projekt in Abstimmung mit den Stakeholdern und dem Entwicklungsteam
- Prompt Engineering für Sprachmodelle zur Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten
- Implementierung von LangChain Komponenten eines RAG Chatbots zur Beantwortung rechtlicher Fragen
- Technologien: GPT-4, LangChain, Python (Pandas, sklearn, streamlit), Docker, GitLab, ChromaDB
Rashid I.
Letzte Position:
Java-Entwickler bei IT-Unternehmen
- Transformationen von Daten
- IT-Unternehmen mit mehr als 100 Mitarbeitern
- Softwareherstellung
- Datenaugmentierung und Normalisierung, Transformation von Bildern, Konvertierung von Formaten, Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen
- Werkzeugsatz: Java, Helm, Kubernetes, Kafka, OpenCV, IntelliJ IDEA, gradle, git, Docker, Containers, Scrum
Peka C.
Letzte Position:
Data-Warehouse-Projekt für einen Zoo bei Alfatraining
- Erstellt ein vollständiges Entity-Relationship-Modell (ERM) für die zukünftige operative Datenbank
- Implementiert das Modell mit einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS)
- Entworfen und implementiert ein Star-Schema für die Bestandsverwaltung
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die scikit-learn einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre (Deutschland: 11 Jahre)
Positionsdauer
1,6 Jahre (Deutschland: 1,9 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 99%)
Master-Abschluss oder höher
92% (Deutschland: 83%)
Doktortitel
33% (Deutschland: 21%)
Zertifizierungen pro Freelancer
6 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt 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 in Frankfurt, die scikit-learn 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der scikit-learn Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (83%)
- Bank- und Finanzwesen (58%)
- Automotive (50%)
- Bildung (42%)
- Gesundheitswesen (33%)
- Transport und Logistik (33%)
- Einzelhandel (33%)
- Energie (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Klassisches Machine Learning mit Scikit-Learn
Scikit-learn, häufig als sklearn importiert, ist die grundlegende Python-Bibliothek für klassisches Machine Learning und Data Mining. Sie basiert auf NumPy, SciPy und Matplotlib und bietet robuste Implementierungen für Algorithmen zur Regression, Klassifikation, Clusterbildung und Dimensionsreduktion. Unternehmen nutzen sie, um zuverlässige Prognose-Engines ohne übermäßigen Rechenaufwand zu entwickeln.
Zentrale Workflows und praxisnahe Ergebnisse
Spezialisten nutzen das Framework, um durchgängige Datenverarbeitungspipelines zu entwickeln und zuverlässige Datentransformationen von der Rohdateneingabe bis zur Inferenz sicherzustellen. Zu den wichtigsten Ergebnissen für den produktiven Einsatz gehören:
- Vorverarbeitungspipelines mit ColumnTransformer und eigenen Estimatoren
- Überwachtes Klassifikations- und Regressionsmodelle mit Random Forests und Gradient Boosting
- Unüberwachte Kundensegmentierung mit k-Means und DBSCAN
- Automatisierte Hyperparameter-Optimierung durch Cross-Validation-Verfahren
- Serialisierungs-Workflows mit joblib für die nachgelagerte Integration in Microservices
Enterprise-Tools und Datenökosystem
Die Bibliothek steht im Zentrum des modernen Python-Datenstacks. Fachleute integrieren sie nahtlos mit Pandas für Feature Engineering, XGBoost und LightGBM für wettbewerbsfähige Benchmarks mit Tabellendaten sowie MLflow für das Tracking von Experimenten und die Verwaltung von Modellregistern. Der Export von Estimatoren über ONNX ermöglicht eine schnelle Ausführung in verschiedenen Zielumgebungen.
Herausforderungen und Architektur im Produktiveinsatz
Die Pflege reproduzierbarer Machine-Learning-Architekturen erfordert fundierte praktische Kenntnisse. Erfahrene Fachleute verhindern Data Leakage bei der Aufteilung in Trainings- und Testdaten, begegnen Klassenungleichgewichten mit gezielten Sampling-Strategien und entwickeln eigene Transformer, die standardmäßigen Fit-Transform-Schnittstellen entsprechen. Sie sorgen dafür, dass Modelle mithilfe von Techniken wie SHAP und Permutation Importance erklärbar bleiben.
Einsatz in der Region Frankfurt
In Frankfurt benötigen Finanzinstitute, Fintech-Plattformen, Logistikzentren und Aufsichtsbehörden prüfbare Machine-Learning-Lösungen. Kreditbewertung, die Erkennung von Transaktionsbetrug und operative Prognosen profitieren von den transparenten mathematischen Eigenschaften standardmäßiger Estimatoren. Freelancer unterstützen lokale Teams dabei, Compliance-Standards einzuhalten und zugleich robuste Prognosepipelines bereitzustellen.
Eigenschaften erfahrener Modellierungsspezialisten
Top-Spezialisten verbinden theoretische statistische Kompetenz mit konsequenter Softwareentwicklung. Sie schreiben sauberen, durch Unit-Tests geprüften Python-Code, überwachen Modelle auf Veränderungen der realen Datenverteilung und analysieren den Speicherverbrauch bei Deployments mit hohem Durchsatz. Ihr strukturierter Ansatz verbindet explorative Datenanalyse mit zuverlässiger Integration in Unternehmen.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei scikit-learn am häufigsten fragen.
Teams nutzen scikit-learn vor allem für Probleme mit Tabellendaten, bei denen Nachvollziehbarkeit und Recheneffizienz wichtig sind. Die Bibliothek eignet sich hervorragend für die Vorhersage der Kundenabwanderung, Risikoanalysen, Betrugserkennung und Nachfrageprognosen. Wenn Deep-Learning-Architekturen unnötige Komplexität hinzufügen, bleiben standardmäßige statistische Algorithmen meist die zuverlässigste Wahl.
Während neuronale Frameworks auf unstrukturierte Daten wie Bilder, Audio und Rohtext ausgerichtet sind, ist sklearn auf strukturierte Tabellendatensätze spezialisiert. Die Modelle lassen sich auf CPU-Hardware deutlich schneller trainieren und benötigen weniger Betriebsinfrastruktur. Die meisten Unternehmensdatenprojekte setzen lange vor möglichen Deep-Learning-Alternativen auf klassische Estimatoren.
Ja, mit scikit-learn trainierte Estimatoren werden häufig serialisiert und in schlanke API-Frameworks wie FastAPI eingebettet. Wenn geringe Latenz erforderlich ist, konvertieren Fachleute Modelle in ONNX-Laufzeitumgebungen oder wenden Quantisierungstechniken an. So können Pipelines effizient Tausende von Inferenzanfragen pro Sekunde verarbeiten.
Ein kompetenter Fachmann, der mit scikit-learn arbeitet, sollte auch über gute Kenntnisse in Pandas, NumPy und SQL zur Merkmalsextraktion verfügen. Typischerweise nutzt er Tools wie MLflow zur Verfolgung von Experimenten sowie Gradient-Boosting-Pakete wie LightGBM und XGBoost für wettbewerbsfähige Modellierung mit Tabellendaten.
Finanz- und Logistikunternehmen in Frankfurt benötigen häufig schnellen Zugang zu erfahrenen Fachkräften für wichtige Projekte wie Kreditbewertung und algorithmische Risikomodellierung. Ein externer Experte stellt eine solide Pipeline-Architektur sicher, vermeidet häufige Data-Leakage-Fehler und beschleunigt die Validierung ohne lange Verzögerungen durch Einstellungsprozesse.
Workflows im Machine-Learning-Engineering lassen sich mithilfe moderner Versionsverwaltung, Containerisierung mit Docker und cloudbasierten Datenplattformen problemlos an Remote-Arbeitsmodelle anpassen. Viele Unternehmen in Deutschland entscheiden sich für hybride Strukturen, bei denen Fachleute während erster Workshops zur Anforderungsanalyse vor Ort teilnehmen und die anschließende Pipeline-Entwicklung remote umsetzen.
Technische Dokumentation, Code-Repositories und Modellierungspipelines werden grundsätzlich auf Englisch erstellt. Bei Projekten im traditionellen Bank-, Versicherungs- oder Regulierungsumfeld rund um Frankfurt am Main werden Deutschkenntnisse häufig bevorzugt, um die Abstimmung mit Stakeholdern aus verschiedenen Fachbereichen zu erleichtern.
Hochwertige scikit-learn-Implementierungen vermeiden eigenständige Transformationsskripte und setzen stattdessen auf gekapselte Pipeline- und FeatureUnion-Strukturen. Gute Codequalität zeigt sich durch deterministische Random States, modulare eigene Transformer, gründliche Cross-Validation-Konfigurationen und automatisierte Unit-Tests, die vor Data Leakage in der Pipeline schützen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 98 €, was einem Tagessatz von etwa 786 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 92% mindestens einen Master-Abschluss und 33% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,6 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bank- und Finanzwesen (58%) und Automotive (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die scikit-learn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Produktentwicklung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich scikit-learn eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
