Time Series Analysis Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Vertriebs-, Sensor-, Finanz- und Betriebsdaten in Prognosen, Saisonalitätsmodelle und Anomalieerkennung verwandeln. Finden Sie schnell Spezialisten für ARIMA, SARIMA, State-Space-Modelle und dashboard-taugliche Berichte – passend zu geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Time Series Analysis eingesetzt haben
Philipp Grunert
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
Thomas Hoefkens
Letzte Position:
Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy
- Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
- Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
- Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
- Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
- Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
- Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
- Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
- Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
- Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
- Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
- Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
- Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
- Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Raghu Ram Vadali
Letzte Position:
Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline bei Selbst initiiertes Projekt
- Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
- Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
- Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
- Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
- Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
- Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.
Stephan Sahm
Letzte Position:
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter bei Jolin.io
Rolle: Software-Ingenieur & Angewandter Mathematiker (Mathematische Optimierung für Terminplanung; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: JuMP, Julia, Pluto, Svelte, JavaScript, TypeScript, JetBrains Space, Terraform, Nomad)
Rolle: Software-, Cloud- & Web-Ingenieur (Aufbau eines skalierbaren Data-Science-Rechenclusters von Grund auf; Dauer: 11 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 1, vor Ort; Technologien: Terraform, Kubernetes, k8s ingress, k8s services, k8s RBAC, k8s networking, k3s, etcd, S3, DNS, Zertifikate, Julia, Pluto, JavaScript, Tailwind, Astro, npm, Parcel, Preact, MUI, JWT, AWS SQS, AWS RDS, Python, GitLab, GitHub)
Rolle: KI- & Web-Ingenieur (Individueller ChatGPT-Dienst; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Poetry, LangChain, Tailwind, ChatGPT API, Flask, FastAPI)
Rolle: Architekt & Dateningenieur (Einrichtung und Befüllung eines zentralen Data Lakes; Dauer: 9 Monate; Teamzusammenstellung: Team von 5, remote; Technologien: Infrastructure-as-Code, AWS CDK, Python, Boto3, PySpark, AWS Glue, IAM, S3, ECS, Fargate, Lambda, Apache Hudi, DeltaLake, Databricks, GitHub, Jira, Miro)
Rolle: Software-Ingenieur (PoC zur Migration von scikit-decide nach Julia; Dauer: 1 Monat; Teamzusammenstellung: Team von 2, remote; Technologien: Python, Julia, GitHub)
Martin Ratajczak
Letzte Position:
Senior LLM-Forschungswissenschaftler bei BYO Inc.
- Erforsche und entwickle Modelle für Chatbots, NLP und LLMs (z. B. Llama, Qwen, OpenAI)
- Verbessere Chatbots mit RAG und In-Context-Learning
- Überwachtes Fine-Tuning (PEFT, LoRA) mit Huggingface oder Unsloth
- Fortgeschrittene Trainingsmethoden: Test-Time-Training, (transduktives) aktives Lernen, verstärkendes Lernen
- High-Throughput-Serving mit vLLM
- Anwenden von Embedding-Modellen (z. B. SentenceTransformers), Ähnlichkeits-/Vektorsuche, Vektor-Datenbanken oder Ranking (z. B. LlamaIndex, Faiss, LangChain)
- Generieren und Filtern synthetischer Daten, Clustering
- Erkennen von Halluzinationen
- Evaluierung von Chatbot-Modellen (ROUGE, BLEU, F1-Score, Recall, Precision)
- Visualisierung von Experimenten (matplotlib)
İlayda Tosun
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
Himanshu Negi
Letzte Position:
Principal (Datenwissenschaftler/Dateningenieur/Gen-AI-Ingenieur) bei Marktguru Deutschland GmbH
Konzipierte eine agentenbasierte Echtzeit-Engine zur Angebotsorchestrierung, in der spezialisierte Agenten (Retrieval, Pricing/Optimierung und Richtlinien/Guardrails) zusammenarbeiten, um Promotionen über alle Touchpoints zu personalisieren, mittels RAG mit FAISS auf Delta Lake und latenzarmem Databricks Model Serving. Arbeit mit Produktmanagern und kommerziellen Stakeholdern zur Roadmap-Gestaltung und Bewertung neuer Agentenmuster für den Produktionseinsatz.
Entwickelte einen agentenbasierten Data-Quality-Service, der Schema-Erkennung, Entity-Normalisierung und Validator-/Exception-Handling-Agenten orchestriert, um SKU-Feeds mehrerer Händler in großem Maßstab zu bereinigen. Verpackte Modellaufrufe in PySpark-UDFs für verteilte Inferenz, automatisiert über Databricks Workflows und CI/CD.
Entwickelte eine multimodale, agentenbasierte Extraktions-Pipeline, in der Vision-, Parsing- und Compliance-Agenten zusammenarbeiten, um Marke, Verpackung und Volumen aus gescannten Bildern mit Claude 3 Sonnet und Swin Transformer-Encodern zu extrahieren. Orchestriert über Azure Event Hub, mit Speicherung der Ergebnisse in Delta Lake.
Implementierte einen GS1-Taxonomie-Klassifizierungsservice, der auf kooperierenden Agenten für Inferenz, Drift-Monitoring und automatisierte Retrainings-Governance basiert, unter Nutzung von Falcon 180B (LoRA-feinjustiert) mit Batch-Pipeline auf Databricks.
Erstellte einen hybriden Agenten-Workflow, bei dem ein Retrieval-Agent Kandidaten über Embeddings ermittelt und ein Reasoning/Verifikations-Agent (Mixtral 8x7B) die Übereinstimmung von Beleg und SKU überprüft, integriert in eine Streaming-Pipeline auf Databricks.
Entwickelte eine multimodale Attribut-Inferenz-Pipeline, aufgebaut aus kooperierenden Vision-Sprach-, Regel-/Konsistenz- und Compliance-Agenten, um NutriScore, Nährwertfelder und Verpackungsarten aus Namen und Bildern mit LLaMA 3-8B und CLIP-Embeddings zu ermitteln.
Entwickelte ein GenAI-basiertes Orchestrierungssystem, das Rezepte von mehreren Websites einliest, Zutaten über strukturierte Extraktions-Agenten analysiert und diese dynamisch über Tagging, semantisches Reasoning und Business-Rule-Agenten mit Echtzeit-Händlerangeboten verknüpft.
Anton Klonov
Letzte Position:
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC / Entwicklung von Hadoop Cloud bei IABG
Leiter der technischen Gesamtintegration NSC (National Secure Cloud, Projekt mit ca. 60 Mitarbeitern).
Technische Integration aller Subprojekte in ein Produkt, Definition von Schnittstellen, Basiskomponenten einer Cloud inklusive Hardware, technische Architektur der Basis IABG.
Entwicklung einer Cloud-Management-Plattform (CMP), die in der Lage ist, Private/Mixed-Cloud beliebiger Komplexität anhand einer textuellen Beschreibung per Klick oder interaktiv zu erstellen.
CMP beinhaltet auch den kompletten Zyklus des Hardware-Managements.
Als Basis werden Kubernetes, OpenStack und Hadoop eingesetzt.
Die Managementschicht umfasst Harbor, Gitea, Longhorn, Keycloak, Rancher und Jenkins, die automatisch konfiguriert sind.
Private Cloud kann beliebige Workloads von Kunden ausführen, darunter die komplette Hadoop-Schicht mit HDFS, Spark, MapReduce, Mesos, HBase und ca. 20 weiteren ML-/DL-Technologien.
Hadoop-Worker-Cluster können auch ohne Kubernetes auf Bare Metal oder Standardhardware automatisch installiert werden.
OpenStack mit Nova, Neutron, Ironic, Swift, Cinder und Ceph.
Entwicklung einer Java-Anwendung Rudi: SOAP, REST, Container, DB.
Technologien: Kubernetes (K3s, Rke2, Minikube, Harbor, Gitea, Jenkins, Longhorn, Keycloak, Rancher), OpenStack (Nova, Neutron, Keystone, Swift, Ceph, Cinder, Sahara, Magnum, Kayobe, Kolla, Bigrost, Ironic), Hadoop (HDFS, Ambari, Solr, Livy, Ranger, YARN, Tez, HBase, Kafka, Hive, Zookeeper, MapReduce, Spark, Oozie, Flink), Virtualisierung (Kubernetes (K3s), VMware, Oracle), Skripting (Ansible, Puppet, Juju, Shell, Groovy, Gradle, Maven).
Gurpreet Dhami
Letzte Position:
Anonym – Deutscher Baustoffhersteller
- Erstellung des Profitcenter Reports und Statistische Kennzahlen Report
- Aufnahme und Analyse der Anforderungen bzgl. des Forecasts für Umsatz und Kosten
- Umsetzung diverser Zeitreihenanalysen und Optimierung der Vorhersagen
- SAP Prozesswissen, SQL, Python
- Python mit diversen Bibliotheken für Zeitreihenanalyse und Machine Learning
Utku Uyar
Letzte Position:
Kombinieren von Neuralfeldern mit Hypernetzwerken
- Entwickelte gemeinsam mit einem Teamkollegen einen Meta-Learning-Ansatz, um mehrere neurale Felder mit einem Hypernetzwerk zu einer einzigen Szenenrepräsentation zu verschmelzen.
- Implementierte und evaluierte die Methode an 2D- (MNIST) und 3D- (ShapeNet) Daten und zeigte eine schnellere Inferenz im Vergleich zu überanpassungsbasierten Referenzmodellen.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Time Series Analysis einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
2,5 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
11 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 93%)
Doktortitel
22% (Deutschland: 35%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München 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 München, die Time Series Analysis einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Worum es geht
Die Zeitreihenanalyse untersucht Datenpunkte, die über die Zeit erfasst werden. Sie wird genutzt, um Trends, Saisonalität, Zyklen und plötzliche Veränderungen zu verstehen. Unternehmen holen Spezialisten dazu, um die Nachfrage vorherzusagen, Anomalien zu erkennen und verrauschte, mit Zeitstempeln versehene Daten in Entscheidungen zu verwandeln.
Häufige Anwendungsfälle
- Nachfrage- und Bestandsprognosen
- Sensor- und Maschinenüberwachung
- Umsatz-, Traffic- und Churn-Tracking
- Analyse finanzieller Signale
- Kapazitätsplanung und Berichterstattung
Methoden und Tools
Starke Fachleute kennen klassische und moderne Ansätze, von gleitenden Durchschnitten und exponentieller Glättung bis hin zu ARIMA, SARIMA und State-Space-Modellen. Sie arbeiten auch mit Python, pandas, statsmodels, scikit-learn, R und notebook-basierten Workflows. In München ist das oft wichtig für Teams aus Produktion, Mobilität, Versicherung und Analytics.
Was gute Experten tun
Gute Spezialisten machen mehr, als nur ein Modell zu fitten. Sie prüfen Datenqualität, fehlende Zeitstempel, Ausreißer und Saisonalität, bevor sie überhaupt etwas vorhersagen. Sie wählen die richtige zeitliche Granularität, validieren Ergebnisse auf Holdout-Perioden und erklären, warum sich eine Prognose verändert hat.
Wann Sie Hilfe hinzuziehen sollten
Holen Sie sich freiberufliche Unterstützung, wenn Prognosen von Planungsteams verlässlich genutzt werden müssen, wenn ein Modell neu aufgebaut werden muss oder wenn Ihr aktueller Prozess manuell und langsam ist. Es hilft auch, wenn Sie Unterstützung für eine einmalige Analyse, einen Prototypen oder ein Produktionsproblem brauchen, das schnell diagnostiziert werden muss.
Wie Sie die Passung beurteilen
Achten Sie auf klares Denken, nicht nur auf Tool-Namen. Ein starker Spezialist kann Lag, Autokorrelation, Stationarität und Fehlermaße in einfachen Worten erklären. Er sollte zeigen, wie er mit Geschäftskalendern, Feiertagen und unregelmäßigen Daten umgeht und wie er von der Analyse zu einer wiederholbaren Lieferung kommt.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Time Series Analysis am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Time Series Analysis wird genutzt, um Daten zu untersuchen, die im Laufe der Zeit eintreffen, zum Beispiel Verkäufe, Maschinenwerte, Preise oder Website-Traffic. Das Ziel ist meist, zukünftige Werte vorherzusagen, ungewöhnliches Verhalten zu erkennen oder Muster wie Trend und Saisonalität zu verstehen. Das ist häufig in Planung, Monitoring und Risikothemen.
Time Series Analysis konzentriert sich auf Reihenfolge und Zeitpunkt, nicht nur auf Werte. Anders als bei allgemeiner Analyse betrachtet sie Autokorrelation, Saisonalität und wie frühere Punkte zukünftige beeinflussen. Prognosen sind oft ein Ergebnis der Arbeit, aber die Analyse hilft auch zu erklären, warum sich ein Prozess so verhält, wie er es tut.
Ein starker Time Series Analysis Spezialist kennt meist ARIMA, SARIMA, exponentielle Glättung und State-Space-Modelle. Für viele Projekte reichen Python mit pandas und statsmodels aus, während R in der Prognosearbeit ebenfalls häufig ist. Die richtige Methode hängt von der Datenfrequenz, dem Rauschlevel und dem Geschäftsziel ab.
Ein Time Series Analysis Freelancer sollte sich mit Datenbereinigung, SQL und klarer Berichterstattung auskennen. Wissen über Geschäftskalender, Umgang mit fehlenden Werten, Feature Engineering und Validierung auf historischen Zeiträumen ist ebenfalls wichtig. In vielen Projekten ist Kommunikation genauso wichtig wie das Modellieren.
Eine einfache Time Series Analysis Aufgabe braucht vielleicht nur jemanden, der die Daten bereinigen, ein paar Modelle vergleichen und das Ergebnis erklären kann. Anspruchsvollere Arbeit braucht einen Spezialisten, der mehrere Signale, unregelmäßige Zeitstempel und Produktionsanforderungen beherrscht. Je schwerwiegender die Geschäftsentscheidung, desto wichtiger wird nachweisbare Urteilsfähigkeit.
Time Series Analysis wird oft remote erledigt, weil die Kernaufgaben Datenprüfung, Modellierung und Interpretation sind. Die Zusammenarbeit vor Ort in München kann helfen, wenn der Experte eng mit Planungs-, Operations- oder Fachteams arbeiten muss. Viele Unternehmen wählen ein hybrides Setup für Review-Meetings und die Übergabe.
Ein guter Time Series Analysis Experte erklärt Annahmen, zeigt Backtesting-Ergebnisse und geht sorgfältig mit Leakage und Overfitting um. Er sollte mit einfachen Baselines vergleichen und die gewählte Prognosehorizont begründen können. Klare Dokumentation und reproduzierbare Arbeit sind starke Qualitätsmerkmale.
Das ist normal. Time Series Analysis wird oft zusammen mit Forecasting besprochen, und viele Fachleute verwenden beide Begriffe, wenn sie ihre Arbeit beschreiben. Für die Suche und das Hiring hilft es, nach jemandem zu suchen, der die Analyse machen, die Prognose bauen und die geschäftlichen Auswirkungen erklären kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Time Series Analysis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 733 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Time Series Analysis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 22% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Time Series Analysis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Time Series Analysis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (30%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Time Series Analysis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Automotive (50%) und Bildung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Time Series Analysis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Business Intelligence (80%) und Produktentwicklung (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Time Series Analysis eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
