
Tableau Experten in München
für klarere Entscheidungen – in wenigen Minuten mit geprüften Fachkräften vermitteltBeauftragen Sie Experten, die komplexe Daten in interaktive Tableau-Dashboards, gesteuerte Reporting-Umgebungen und umsetzbare Geschäftserkenntnisse verwandeln. Arbeiten Sie mit Spezialisten für Tableau Cloud, Tableau Server, Datenmodellierung und Analytics – schnell vermittelt mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Tableau eingesetzt haben
Yulia V.
Letzte Position:
Unabhängiger Berater - Strategie, Transformation & AI bei JV Advisory
Unabhängige Beratungspraxis für Strategie, organisatorische Transformation, M&A / Investorenarbeit und AI-/datenbasierte Veränderungen.
- Kurzfristige Diagnose- und Problemlösungsmandate: schnelle strategische und organisatorische Bewertungen für Führungsteams und Aufsichtsgremien, übersetzt in Empfehlungen und Transformations-Roadmaps.
- Organisationsneugestaltung und AI-Governance für eine internationale Gruppe mit etwa 1,500 Mitarbeitenden: Struktur, Mandate, Entscheidungsrechte und Schnittstellen; Bewertung der AI-Bereitschaft und Datenreife; Anbieterevaluierung und -auswahl; Aufbau von Kompetenzen.
- Entwicklung eines zentralen Strategy Execution / Results Delivery Office für einen Industriekunden: Mandat, Governance, Portfoliosteuerung, KPI-Logik, Entscheidungsforen und Umsetzungs-Roadmap.
- Ausgewähltes Teilzeitmandat bei SPARS GmbH (als Director Business Development and Investments): Entwicklung von M&A-Pipelines, Bewertung von Zielunternehmen hinsichtlich strategischer Passung und Synergiepotenzial, Leitung kommerzieller Due-Diligence-Workstreams sowie Zusammenarbeit mit Investoren und Partnern.
Hachem S.
Letzte Position:
Dozent für Machine Learning & BI bei EU Business School
- Machine Learning, BI und Big Data für Master-Studierende unterrichtet.
Technologien: Python, Power BI, SQL, ML, SnowflakeDB, databricks, MS Fabric, MongoDB, LLM
Diana G.
Letzte Position:
Interim IT-Controller bei Leipziger Stadtwerke
- Entwicklung von Controlling-Systemen:
- Validierung verschiedener Business Cases
- Entwicklung von Organisation, Aufgabenbeschreibungen, Prozessen und Systemen des Controlling-Systems zur Verbesserung der Aktivitäten
- Harmonisierung der ERP-Software innerhalb des Konzerns (IT-Beschaffung – Plandaten – Controlling – Berichte)
- Budget-Stammdaten und Planung:
- Aufbau einer phasenorientierten Projektplanung
- Überwachung und Validierung von Projekten: OPEX und CAPEX aufgrund gesetzlicher Vorgaben und konzerninterner Abhängigkeitsregeln
- Validierung regulatorischer Berechnungen
- Unterstützung des PMO
- Präsentationen und Berichte Tools: SAP 4/HANA; SAP ERP Central Component (SAP ECC): SAP FI/CO; SAP MM; SAP PPM; BOARD; TABLEAU; MS Office 365;
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.
Mirza K.
Letzte Position:
Agentische Automatisierung und ein RAG-System
- In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.
Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP
Deepa K.
Letzte Position:
Datenanalyst – BI Lead Engineer bei Novartis
- Leitung der unternehmensweiten BI-Transformation mit Power BI und Microsoft Fabric durch die Bereitstellung skalierbarer Datenmodelle, automatisierter Berichte und leistungsstarker Analyselösungen für die kommerzielle und operative Führungsebene.
- Aufbau und Optimierung von Power BI Dataflows, Fabric-Lakehouse-Datensätzen, semantischen Modellen und automatisierten Reporting-Pipelines zur Verbesserung von Datenskalierbarkeit, Governance und Berichtsleistung.
- Vorantreiben der Modernisierung von Dashboards und der KPI-Governance durch die Übersetzung komplexer Geschäftsanforderungen in Erkenntnisse auf Führungsebene, interaktive Visualisierungen und entscheidungsreife Analysen.
- Entwurf von Microsoft-Fabric-Architekturen von Anfang bis Ende, einschließlich Datenaufnahme, Transformation, Virtualisierung und Unternehmensreporting über funktionsübergreifende Geschäftsbereiche hinweg, mit Migration von SAP BW über Qlik zu Power BI.
- Bereitstellung KI-gestützter Reporting-Funktionen, schwellenwertbasierter Warnmeldungen und Automatisierungs-Frameworks im Power-BI-Ökosystem zur Beschleunigung von Geschäftsentscheidungen.
- Zusammenarbeit mit der kommerziellen Führungsebene, Analytics-Teams und IT-Stakeholdern zur Standardisierung von KPIs, Optimierung der BI-Strategie und Bereitstellung skalierbarer, geschäftskritischer Reporting-Lösungen.
- Anerkannt für die Verbindung von starker Stakeholder-Führung, technischer Architekturkompetenz und geschäftsorientierten Analysen zur Umsetzung wirkungsvoller unternehmensweiter BI-Transformationsinitiativen.
Christian B.
Letzte Position:
Senior-Programmmanager (Freiberuflich) bei Bellerose Consulting
- Berate Unternehmen bei der Integration von KI in Projekt- und Programmmanagementpraktiken und erziele messbare Produktivitätssteigerungen
- Entwickelte und implementierte einen KI-Agenten, um die Projektkommunikation, Transparenz und Qualität der Berichterstattung zu verbessern
Florian B.
Letzte Position:
Berater Projektsteuerung / PMO
PMO- & Projektorganisations-Blueprint für Restrukturierung
Erneuerbare Energien / Solar Equipment
Technologien / Methoden: PMO-Setup, KPI-Tracking, Projektorganisation, Jira, Confluence
- Maßnahmen zur verbesserten Management-Steuerung während ei...
Ajay Kumar D.
Letzte Position:
Senior BI and Analytics Engineer bei Novartis
- Leitete die Modernisierung des Enterprise-Reportings durch die Migration von Legacy-SSRS-Reporting-Lösungen nach Power BI und unterstützte dabei über 500 Anwender bei voller Einhaltung von GDPR/DSGVO.
- Entwarf und optimierte Power-BI- und Microsoft-Fabric-Semantikmodelle mit Star Schema, dimensionaler Modellierung, fortgeschrittenem DAX und Performance-Optimierungstechniken und reduzierte so die Abfrage-Latenz um 25 %.
- Lieferte über 20 Executive- und operative Dashboards mit KPI-Scorecards, Drill-through, Bookmarks und Row-Level Security und steigerte die Reporting-Effizienz um 20 %.
- Ermöglichte Self-Service-Analytics durch gesteuerte Power-BI-Datasets, Dataflows und Gateway-Architektur und erhöhte die Nutzung durch fachlich gesteuerte Reports um 35 %.
- Konfigurierte für ein Sales-Dataset mit über 50 Millionen Zeilen eine inkrementelle Aktualisierung und Query Folding und reduzierte die täglichen Refresh-Zeiten um 85 %.
- Implementierte automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Microsoft Fabric und Snowflake und verkürzte die Bereitstellungszeiten für Reports durch Workflow-Automatisierung um 40 %.
- Trieb Initiativen zur Modernisierung der Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric voran, darunter Lakehouse-Architektur, OneLake-Integration und der Aufbau einer zentralen Datenplattform, wodurch sich die Datenlatenz von 2 Stunden auf 20 Minuten reduzierte.
- Übersetzte fachliche Anforderungen von über 15 Stakeholdern in skalierbare Power-BI-Semantikmodelle und Dashboards, verbesserte die Reporting-Konsistenz und reduzierte Ad-hoc-Reporting-Anfragen um 25 %.
- Setzte Microsoft Copilot und generative KI-Tools ein, um SQL-Entwicklung, DAX-Erstellung, technische Dokumentation und Testaktivitäten zu beschleunigen, und reduzierte den Entwicklungsaufwand um etwa 15 Stunden pro Woche.
Philipp G.
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Asma K.
Letzte Position:
Data & AI Product Manager – Business- und Vertriebsoperationen bei PUMA GROUP
- Entwicklung der Vision, Strategie und Roadmap KI-gestützter Analyseprodukte, um sicherzustellen, dass sie den Geschäftsanforderungen von Vertrieb, Marketing, Finance und Führungsteams in ganz Europa entsprechen.
- Aufnahme von Geschäftsanforderungen, Priorisierung von Funktionen für AI-Produkte und Leitung der agilen Entwicklung von Prognose- und Analyselösungen. Definition von Produktspezifikationen, User Stories und Akzeptanzkriterien zur Sicherstellung einer erfolgreichen Umsetzung.
- Zusammenarbeit mit Business-Stakeholdern, Product Ownern, Data Scientists, ML Engineers und Software Engineers, um AI-Modelle in skalierbare Geschäftsprodukte zu überführen und AI-Erkenntnisse in operative Abläufe zu integrieren.
- Entwicklung und Umsetzung von Generative-AI-Lösungen unter Nutzung von Large Language Models (LLMs), um Berichte zu automatisieren und Abfragen von Unternehmensdaten in natürlicher Sprache zu ermöglichen; dadurch Reduzierung des manuellen Aufwands um etwa 30%.
- Definition von Produktzielen und Erfolgskennzahlen, Überwachung der Produktleistung und Nutzerakzeptanz sowie kontinuierliche Verbesserung des Produkts auf Basis von Nutzerfeedback und Geschäftsergebnissen.
- Aufbau von Data Governance, Standards für Stammdatenqualität und Berichtswesen in SQL-, BigQuery- und Power-BI-Umgebungen, um zuverlässige, sichere und skalierbare Analysen sicherzustellen.
Alyosh A.
Letzte Position:
Berater für Business Intelligence bei Large Private Equity Group
- Spezifikation von Business Intelligence und KPIs sowie Erstellung eines Playbooks für 35 europäische Unternehmen.
Tandi T.
Letzte Position:
Gründer, Berater für Kreislaufwirtschaft bei Circular Business Network
Erstes Netzwerk für Fachleute, die an zirkulären Geschäftsmodellen arbeiten
Ich habe ein globales Netzwerk für Fachleute gegründet, die an zirkulären Geschäftsmodellen arbeiten, um Austausch, Zusammenarbeit und Innovation zu fördern und gemeinsam mehr zu bewirken.
- Zusammenarbeit mit der Stadt München und Circular Munich an einer 3-Jahres-Strategie zur Verbesserung der Datenerhebung und Textilwiederverwendung in München.
- Beratung von 5 KMU bei der Erprobung, Skalierung und Optimierung zirkulärer Geschäftsmodelle mit Blick auf Rentabilität und Nachhaltigkeit.
- Erstellung von Marktforschung zur Kreislaufwirtschaft, um Chancen, Trends und Risiken aufzuzeigen.
Andreas B.
Letzte Position:
Partner / Mitgründer bei Nexarro
- Gründung und Leitung eines neuen Ventures für Beratung & digitale Transformation.
- Unterstützung von Kunden bei der Umgestaltung ihrer Organisationen, der Skalierung von Wachstumsstrategien, dem Aufbau digitaler Betriebsmodelle und der Schaffung zuku...
Any-Arlene N.
Letzte Position:
Co-Founder · Data Engineering & Backend bei zirikana (Kirundi Bible Web App) – Civic Technology
- Entwickelte eine Python-Pipeline, die Web-Inhalte aus dem Lektionar in strukturierte tägliche JSON-Daten umwandelt und dabei liturgische Kalenderregeln für eine genaue Abdeckung von Wochentagen und Sonntagen anwendet.
- Stellte eine reine FastAPI-REST-API mit gemeinsamen Pydantic-Modellen bereit und lieferte einen Kirundi-first Web-Client für Browser und Mobile.
- Verantwortete die Datenebene und die Backend-Architektur, arbeitete eng an Systemarchitektur und Schnittstellen mit und automatisierte Aktualisierungen mit GitHub Actions; außerdem validierte ich das ETL mit pytest.
- Impact: Schuf eine verlässliche, API-gestützte Single Source of Truth für tägliche Bibellesungen auf Kirundi und ermöglichte so einen konsistenten Zugriff auf zuvor unstrukturierte Inhalte.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Tableau einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)

Positionsdauer
2,1 Jahre

Positionen pro Freelancer
10 (Deutschland: 9)

Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
96%
Master-Abschluss oder höher
77% (Deutschland: 73%)
Doktortitel
11% (Deutschland: 10%)

Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)

Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
97% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München 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 München, die Tableau 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 Tableau Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (82%)
- Professionelle Dienstleistungen (51%)
- Bank- und Finanzwesen (47%)
- Automotive (46%)
- Einzelhandel (40%)
- Fertigung (35%)
- Bildung (33%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (32%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Die Rolle von Tableau
Tableau ist eine Plattform für visuelle Analytics, mit der sich Daten verbinden, Muster untersuchen und interaktive Erkenntnisse teilen lassen. Unternehmen nutzen sie, um Dashboards, Management-Reporting, operative Ansichten und Self-Service-Analytics zu erstellen. Tableau unterstützt Daten aus Data Warehouses, Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Cloud-Diensten und Geschäftsanwendungen.
Zentrale Funktionen
Gute Tableau-Arbeit verbindet visuelles Design mit zuverlässiger Datenaufbereitung und Governance. Fachkräfte erstellen berechnete Felder, Parameter, Level-of-Detail-Ausdrücke, Dashboard-Aktionen und wiederverwendbare Datenquellen. Außerdem strukturieren sie Informationen so, dass Fachanwender sie untersuchen können, ohne Klarheit oder Kontrolle zu verlieren.
- Interaktive Dashboards für Finanz-, Vertriebs-, Betriebs- und Kundenteams erstellen
- Daten aus Cloud- und lokalen Systemen verbinden und kombinieren
- Gesteuerte Kennzahlen, Extrakte und zertifizierte Datenquellen erstellen
- Inhalte über Tableau Cloud oder Tableau Server veröffentlichen
Ökosystem und Tools
Zum weiteren Ökosystem gehören Tableau Prep für die Datenaufbereitung, Tableau Cloud und Tableau Server für die Veröffentlichung sowie Tableau Public für offene visuelle Geschichten. Tableau lässt sich mit Plattformen wie Snowflake, Salesforce, Microsoft SQL Server, Amazon Redshift und Google BigQuery verbinden. Fachkräfte nutzen außerdem möglicherweise SQL, Python, R, REST APIs sowie die Metadaten- und Embedding-Funktionen von Tableau.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Reporting-Projekt von verstreuten Tabellenkalkulationen in eine verlässliche Analytics-Umgebung überführt werden muss. Unternehmen holen sich auch bei Migrationen, der Neugestaltung von Dashboards, der Konsolidierung von Datenquellen und Governance-Projekten Unterstützung. In München benötigen Teams aus Fertigung, Finanzwesen, Einzelhandel, Logistik und Technologie möglicherweise eine Zusammenarbeit, die vor Ort ebenso gut funktioniert wie remote – oft auf Deutsch und Englisch.
- Manuelles Reporting durch gesteuerte Tableau-Arbeitsmappen ersetzen
- Langsame, unübersichtliche oder schwer zu wartende Dashboards verbessern
- Berechtigungen, Projekte, Aktualisierungspläne und Veröffentlichungsprozesse einrichten
- Geschäftsteams eine sichere Nutzung von Self-Service-Analytics ermöglichen
Was gute Fachkräfte liefern
Die besten Fachkräfte beginnen mit Geschäftsfragen, nicht mit Diagrammtypen. Sie verstehen dimensionale Modellierung, Datenqualität, Performance-Optimierung und Barrierefreiheit und übersetzen diese Grundlagen anschließend in klare visuelle Geschichten. Sie dokumentieren Berechnungen, prüfen Zahlen gemeinsam mit Stakeholdern und entwickeln Dashboards für die tatsächliche Nutzung.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Achten Sie auf ein Portfolio, das mehr als ansprechende Visualisierungen zeigt: Es sollte klare Kennzahlen, sinnvolles Interaktionsdesign und einen zuverlässigen Umgang mit Daten belegen. Fragen Sie, wie die Fachkraft Anforderungen, Quellenvalidierung, Sicherheit auf Zeilenebene, fehlgeschlagene Aktualisierungen und die Nutzerakzeptanz angeht. In komplexen Umgebungen ist relevante Erfahrung mit Tableau Cloud oder Tableau Server, SQL und dem Daten-Stack des Unternehmens wichtiger als Vertrautheit mit einzelnen Dashboard-Funktionen.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Tableau am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Tableau wird verwendet, um Daten über interaktive Dashboards und Berichte zu verbinden, zu analysieren und zu visualisieren. Unternehmen nutzen es für Finanzplanung, Vertriebsanalysen, die Überwachung von Betriebsabläufen, Kundenerkenntnisse und Entscheidungen auf Managementebene.
Tableau wird häufig wegen der flexiblen visuellen Untersuchung, der starken Dashboard-Interaktion und der breiten Unterstützung analytischer Arbeitsabläufe ausgewählt. Power BI kann für Organisationen geeignet sein, die auf Microsoft-Dienste ausgerichtet sind, während Looker eng mit seinem Ansatz zur semantischen Modellierung verbunden ist. Die richtige Wahl hängt von Datenarchitektur, Governance und den Anforderungen der Nutzer ab.
Ein guter Tableau-Spezialist verbindet visuelle Analytics in der Regel mit SQL, Datenmodellierung und einem Verständnis von Data-Warehouse-Strukturen. Erfahrung mit Tableau Prep, Tableau Cloud oder Tableau Server, APIs, Berechtigungen und Tools wie Python oder R kann bei umfassenderen Projekten wertvoll sein.
Eine einfache Dashboard-Initiative kann eine Fachkraft erfordern, die Daten und Geschäftsfragen schnell versteht. Komplexe Aufgaben mit gesteuerten Quellen, Sicherheit auf Zeilenebene, Migrationen oder eingebetteten Analytics erfordern umfassendere Tableau-Erfahrung in der Umsetzung sowie nachweisliche Kontrolle über die umgebende Datenlandschaft.
Ja. Tableau-Projekte können in der Regel remote umgesetzt werden, wenn Datenzugriff, Sicherheitsprozesse und die Verfügbarkeit der Stakeholder im Voraus organisiert sind. Workshops vor Ort in München können weiterhin bei Anforderungsaufnahme, Dashboard-Reviews und der Einführung helfen, besonders wenn die Kommunikation auf Deutsch und Englisch erforderlich ist.
Achten Sie auf Dashboards mit klarer Informationshierarchie, nützlichen Interaktionen und Kennzahlen, die sich auf vertrauenswürdige Quellen zurückführen lassen. Ein glaubwürdiger Tableau-Profi sollte außerdem Performance-Entscheidungen, Datenvalidierung, Berechtigungen und den Beitrag der fertigen Lösung zu tatsächlichen Entscheidungen erklären können.
Ja, Tableau kann Self-Service-Analysen unterstützen, wenn Organisationen vertrauenswürdige Datenquellen veröffentlichen, Berechtigungen definieren und die Verantwortung für wichtige Kennzahlen festlegen. Die Governance sollte außerdem Aktualisierungspläne, Namenskonventionen, den Lebenszyklus von Inhalten und Leitlinien für Fachanwender abdecken.
Ein effektives Tableau-Dashboard beantwortet eine klar definierte Geschäftsfrage ohne unnötige Dekoration oder Interaktion. Es verwendet passende Diagrammtypen, gut lesbare Beschriftungen, sinnvolle Filter, zugängliche Farbauswahl und eine Performance, die auch bei wachsendem Datenbestand zuverlässig bleibt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Tableau in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 821 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Tableau in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 96% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 77% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Tableau in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Tableau in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (99%), Deutsch (94%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Tableau in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Professionelle Dienstleistungen (51%) und Bank- und Finanzwesen (47%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Tableau in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (81%), Informationstechnologie (IT) (78%) und Produktentwicklung (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Tableau eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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