Het grootste netwerk van Europa voor tech-experts

Huur senior en bewezen Data-Analysts in

Stop met het verspillen van tijd en geld op verkeerde mensen en focus op het bouwen van geweldige producten. We koppelen jou met de top 2% Data freelance ontwikkelaars, consultants, engineers, programmeurs en experts binnen enkele dagen, geen maanden.

Partner van meer dan 2,500 bedrijven wereldwijd

  • Snel inhuren

    Maak je keuze uit meer dan 5,000 ontwikkelaars die onmiddellijk kunnen starten.

  • Topontwikkelaars

    Ontdek de top 1% die slaagden in een uitgebreide evaluatie.

  • Flexibele voorwaarden

    Versterk je team met een Data Analyst zonder bijkomende salariskosten en overhead.

  • Persoonlijke selectie

    Ga samen met je persoonlijke talentspecialist op zoek naar de perfecte Data Analyst.

Vind snel Data Analyst met Proxify

We weten dat het tijdrovend en duur kan zijn om de perfecte Data Analyst te vinden. Daarom hebben we een oplossing ontworpen die je op lange termijn tijd en geld bespaart.

Onze Data Analyst zijn gescreend. Daarbij testen we hun technische skills en kennis van het Engels en we kijken of hun culturele achtergrond bij die van je bedrijf past. Zo weten we zeker dat iemand de perfecte kandidaat is voor jouw project. Bovendien staan onze talentspecialisten altijd klaar om de stappen voor de onboarding of eventuele problemen met je te bespreken zodat je project snel kan starten.

Onze Data Analyst zijn ook specialisten op het gebied van andere frameworks en tools, zodat je altijd de juiste en gemotiveerde kandidaten kunt vinden voor jouw projecten.

Recruiten gaat sneller met Proxify

  • Proxify-tarief:

    Vanaf € 31,90/h

  • Chat vandaag nog met een talentspecialist

  • Maak binnen 2 dagen kennis met een door ons geselecteerde Data Analyst

  • Vind snel en eenvoudig de juiste kandidaat, met een succespercentage van 94%

Vind een Data Analyst

De beste tips om de juiste Data-expert te vinden

Getalenteerde Data Analysts nu beschikbaar

  • Emil A.

    Azerbaijan

    AZ flag

    Emil A.

    Data Scientist

    Proxify-lid sinds 2022

    4 years of experience

    Emil is een ervaren datawetenschapper en PhD-kandidaat met vier jaar ervaring in de IT-sector, waarbij hij voornamelijk werkt op het gebied van machine learning, onderzoek, statistiek en data tools.

    Expert in

    • Python
    • Data Science
    • Machine Learning
    • NumPy
    • Microsoft Power BI
    • +16
    Bekijk profiel
  • Talha A.

    Turkey

    TR flag

    Talha A.

    Data Engineer

    Proxify-lid sinds 2022

    6 years of experience

    Talha is een senior data engineer met meer dan zes jaar ervaring, en hij is altijd bijzonder betrokken bij zijn werk.

    Expert in

    • Data Engineering
    • Python
    • AWS
    • BigQuery
    • Google Cloud
    • +44
    Bekijk profiel
  • Vardhmaan J.

    Canada

    CA flag

    Vardhmaan J.

    BI-ontwikkelaar

    Proxify-lid sinds 2023

    10 years of experience

    Vardhmaan heeft een indrukwekkende tienjarige loopbaan op het gebied van Business Intelligence en is gespecialiseerd in Data Analytics en SQL.

    Expert in

    • Data Analytics
    • Microsoft Power BI
    • SQL
    • Tableau
    • Databricks
    • +6
    Bekijk profiel
  • Oguz K.

    Turkey

    TR flag

    Oguz K.

    Data Scientist

    Proxify-lid sinds 2023

    5 years of experience

    Oguz is een bekwame datawetenschapper met vijf jaar professionele ervaring en diepgaande kennis van Python en datawetenschap.

    Expert in

    • Data Science
    • Python
    • BeautifulSoup
    • Data Analytics
    • Data Engineering
    • +26
    Bekijk profiel
  • Roel H.

    Portugal

    PT flag

    Roel H.

    Data Scientist

    Proxify-lid sinds 2022

    15 years of experience

    Talented Machine Learning, Data Science, NumPy en Python developer met veel succesvolle projecten in verschillende domeinen.

    Expert in

    • Python
    • Machine Learning
    • Data Science
    • NumPy
    • Data Analytics
    • +25
    Bekijk profiel
  • Ali E.

    Turkey

    TR flag

    Ali E.

    Data Engineer

    Proxify-lid sinds 2023

    7 years of experience

    Ali is een getalenteerde data engineer met zeven jaar ervaring. Hij heeft in verschillende domeinen gewerkt, zoals verzekeringen, overheidsprojecten en cloudsystemen.

    Expert in

    • Data Analytics
    • Data Engineering
    • ETL
    • Python
    • SQL
    • +7
    Bekijk profiel
  • Ashutosh T.

    Luxembourg

    LU flag

    Ashutosh T.

    BI-consultant

    Geverifieerd Proxify-lid

    8 years of experience

    Ashutosh is een getalenteerde business intelligence engineer met acht jaar commerciële ervaring. Hij heeft aanzienlijke bijdragen geleverd aan topbedrijven zoals Amazon, waarbij hij zijn skills effectief inzette om indrukwekkende resultaten te behalen.

    Expert in

    • Tableau
    • R (programming language)
    • Redshift
    • Data Science
    • Data Modeling
    • +5
    Bekijk profiel
  • Emil A.

    Azerbaijan

    AZ flag

    Emil A.

    Data Scientist

    Proxify-lid sinds 2022

    4 years of experience

    Emil is een ervaren datawetenschapper en PhD-kandidaat met vier jaar ervaring in de IT-sector, waarbij hij voornamelijk werkt op het gebied van machine learning, onderzoek, statistiek en data tools.

    Expert in

    • Python
    • Data Science
    • Machine Learning
    • NumPy
    • Microsoft Power BI
    • +16
    Bekijk profiel

In drie stappen naar de juiste Data Analyst

Vind een ontwikkelaar

Huur toptalenten in, gescreend en snel beschikbaar.

Vind developers met gelijksoortige skills

Ontdek getalenteerde developers met samen meer dan 500 technische competenties voor iedere belangrijke tech-stack van je project.

Waarom klanten Proxify kiezen

  • Wij zijn altijd op zoek naar de beste developers en Proxify helpt ons om snel ontbrekende expertise aan te vullen.

    Vince Vissers

    Vince Vissers

    Co-founder | Firsty

  • Proxify heeft ons ervaren en communicatieve ontwikkelaars geleverd.

    Werk al met Proxify sinds het begin van dit jaar. Met bijzondere dank aan Teodor omdat hij zo flexibel en betrokken was.

    Freya van Os

    Freya van Os

    CEO | Label A

  • De mensen die we via Proxify hebben ingehuurd, hebben echt waarde toegevoegd.

    Stef Traa

    Stef Traa

    Founder | Droppie

Alleen senior talent, zorgvuldig geselecteerd

Vergeet die stapel cv's. Ons netwerk bestaat alleen uit de beste software engineers: de top 1% wereldwijd, met gemiddeld acht jaar ervaring in meer dan 700 techcompetenties. Zorgvuldig geselecteerd en direct inzetbaar.

Aanmeldingstraject

Onze selectie is een van de strengste in de sector. Iedere maand melden meer dan 20.000 developers zich aan voor ons ons netwerk, maar slechts 2 tot 3% wordt toegelaten. Iedereen die zich aanmeldt wordt eerst beoordeeld via ons Applicant Tracking System. Hierbij letten we op zaken als het aantal jaar ervaring, tech-stack, tarieven, locatie en Engelse taalvaardigheid.

Beoordelingsgesprek

De techtalenten die door de eerste ronde komen, gaan in gesprek met onze recruiters. Hier gaan we dieper in op hun Engelse taalvaardigheid, sociale vaardigheden, technische capaciteiten, motivatie, tarieven en beschikbaarheid. Ook houden we rekening met de vraag en het aanbod van hun specifieke skills op de markt.

Assessment

De assessment die volgt na het gesprek richt zich op praktijkgerichte coderingsuitdagingen en bugfixes, met een tijdslimiet om te beoordelen hoe kandidaten presteren onder druk. De test weerspiegelt het type werk dat zij voor onze klanten zullen uitvoeren, zodat we zeker weten dat ze over de juiste expertise beschikken.

Technisch interview

Techtalenten die slagen voor de assessment gaan door naar het technische interview met onze senior engineers. Tijdens dit gesprek werken ze aan codeeropdrachten en lossen ze ter plekke problemen op. Zo krijgen we goed inzicht in hun technische vaardigheden, probleemoplossend vermogen en manier van denken bij complexe vraagstukken.

Welkom bij Proxify

Wanneer iemand alle voorgaande stappen met succes doorloopt, wordt deze persoon toegelaten tot het Proxify-netwerk.

Stoyan Merdzhanov

"Alles draait bij ons om kwaliteit. Door onze zorgvuldige selectie wordt slechts 1% van de developers toegelaten tot het Proxify-netwerk, zodat onze klanten altijd het beste talent krijgen."

Er staat een dreamteam voor je klaar

Persoonlijke service op maat, bij elke stap. Zo krijgt je bedrijf wat het nodig heeft.

Deel ons:

Hoe Data Analisten inhuren in 2025

Authors:

Mehmet Ozan Ünal

Mehmet Ozan Ünal

Data-ingenieur

Verified author

In het datagestuurde tijdperk van het hedendaagse zakelijke landschap is de rol van een ervaren data-analist onmisbaar. Of het nu gaat om het ontcijferen van complexe datasets, het ontdekken van bruikbare inzichten of het sturen van strategische besluitvorming, de expertise van een bekwame data-analist kan de prestaties en het concurrentievoordeel van een organisatie aanzienlijk verbeteren. Het identificeren en aannemen van de meest geschikte data-analist voor uw team kan echter tijd en moeite kosten temidden van een zee van kandidaten.

Naast technische vaardigheid in statistische methoden en programmeertalen, moeten succesvolle Data Analisten ook een goed begrip hebben van de specifieke industrie of het domein waarin ze actief zijn. Meer daarover hieronder.

Industrieën en toepassingen

Data-analyse inspecteert, reinigt, transformeert en modelleert gegevens om er nuttige informatie uit te halen en datagestuurde beslissingen te nemen. Het vindt toepassingen in vrijwel elke denkbare branche. Van e-commerce tot gezondheidszorg, van financiën tot onderwijs en nog veel meer, het vermogen om gegevens effectief te gebruiken kan activiteiten optimaliseren en innovatie stimuleren. Hier zijn een paar voorbeelden van hoe gegevensanalyse in verschillende sectoren wordt gebruikt:

  • eCommerce: Het analyseren van aankooppatronen en voorkeuren van klanten om marketingcampagnes te personaliseren en productaanbevelingen te optimaliseren.
  • Gezondheidszorg: Het gebruik van patiëntgegevens verbetert de behandelresultaten, voorspelt uitbraken van ziekten en verbetert de levering van gezondheidszorg.
  • Finance: Risicoanalyses uitvoeren, frauduleuze activiteiten opsporen en beleggingsstrategieën optimaliseren met behulp van datagestuurde inzichten.
  • Marketing: Analyseren van campagneprestaties, clusteren van doelgroepen en voorspellen van klantverloop om marketinginspanningen te optimaliseren en de ROI te maximaliseren.

Investeren in mogelijkheden voor gegevensanalyse kan een slimme keuze zijn voor bedrijven die een concurrentievoordeel willen behalen op hun markten.

Vereiste technische vaardigheden

  • Bekwaamheid in programmeren: Een data-analist moet vaardig zijn in Python, R, of SQL voor datamanipulatie, -analyse en -visualisatie.
  • Statistische analyse: Sterke statistische vaardigheden zijn essentieel om gegevens te interpreteren, hypotheses te testen en weloverwogen beslissingen te nemen.
  • Data opschonen: Het vermogen om gegevens op te schonen, te transformeren en voor te bereiden voor analyse is cruciaal om de kwaliteit en nauwkeurigheid van de gegevens te garanderen.
  • Datavisualisatie: Ervaring met tools zoals Tableau, Power BI of Matplotlib voor het maken van inzichtelijke visualisaties die bevindingen effectief communiceren is aanbevolen.
  • Machine-leren: Inzicht in machine learning algoritmen en voorspellende modellering, classificatie en clusteringstechnieken is essentieel.

Technische vaardigheden die je nodig hebt

  • Big Data technologieën: Bekendheid met big data frameworks zoals Hadoop, Spark, of Kafka kan voordelig zijn voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens.
  • Diep leren: Inzicht in deep learning frameworks zoals TensorFlow of PyTorch voor taken zoals beeldherkenning en het begrijpen van natuurlijke taal.
  • Data mining: Vaardigheid in dataminingtechnieken voor het identificeren van patronen, trends en associaties in grote datasets.
  • Cloud computing: Ervaring met cloudplatforms zoals AWS, Azure, of Google Cloud kan schaalbare gegevensopslag en -analyse vergemakkelijken.
  • Data storytelling: Het vermogen om inzichten effectief over te brengen via overtuigende verhalen en visualisaties vergroot de impact van data-analyse.

Interview vragen en antwoorden

Beginner vragen

1. Wat is het verschil tussen supervised en unsupervised learning?

Voorbeeld antwoord: Bij gesuperviseerd leren wordt een model getraind op gelabelde gegevens, waarbij het algoritme leert om voorspellingen te doen op basis van invoer-uitvoerparen. Aan de andere kant heeft unsupervised learning te maken met ongelabelde data, waarbij het algoritme patronen en structuren in de data identificeert zonder begeleiding.

2. Leg de stappen uit die betrokken zijn bij het data-analyseproces.

Voorbeeld van een antwoord: Het proces van gegevensanalyse bestaat meestal uit het definiëren van het probleem, het verzamelen van gegevens, het opschonen en voorbewerken van de gegevens, het verkennen en analyseren van de gegevens, het interpreteren van de resultaten en het communiceren van inzichten naar belanghebbenden.

3. Hoe ga je om met ontbrekende gegevens in een dataset?

Voorbeeld van antwoord: Ontbrekende gegevens kunnen worden verwerkt door de rijen of kolommen met ontbrekende waarden te verwijderen, ontbrekende waarden toe te rekenen met behulp van statistische maatstaven zoals gemiddelde, mediaan of modus, of met behulp van geavanceerde technieken zoals voorspellend modelleren om ontbrekende waarden in te vullen.

4. Wat is het doel van hypothesetests en leg uit welke stappen bij hypothesetests komen kijken?

Voorbeeld antwoord: Hypothesetests worden gebruikt om conclusies te trekken over een populatieparameter op basis van steekproefgegevens. De stappen omvatten het stellen van de nulhypothese en alternatieve hypothesen, het kiezen van een significantieniveau, het berekenen van de teststatistiek, het bepalen van de kritische waarde en het beslissen om de nulhypothese al dan niet te verwerpen.

5. Kunt u het concept van feature engineering en het belang ervan in machine learning uitleggen?

Voorbeeld antwoord: Feature engineering omvat het creëren van nieuwe features of het transformeren van bestaande features om de prestaties van machine learning modellen te verbeteren. Dit is van cruciaal belang omdat de kwaliteit van de kenmerken een directe invloed heeft op het leervermogen van het model en op nauwkeurige voorspellingen.

6. Wat is dimensionaliteitsreductie en waarom is het belangrijk bij gegevensanalyse?

Voorbeeld antwoord: Dimensionaliteitsreductie is het verminderen van het aantal kenmerken in een dataset met behoud van de essentiële informatie. Het is van vitaal belang bij gegevensanalyse omdat het de prestaties van het model verbetert en de interpreteerbaarheid vergroot. Bovendien is de dataset gemakkelijker te visualiseren en te begrijpen met een lager aantal dimensies. Technieken zoals principal component analysis (PCA) en t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) worden vaak gebruikt voor dimensionaliteitsreductie.

7. Wat is het doel van A/B-testen en hoe zou je een A/B-test ontwerpen?

Voorbeeld antwoord: Bij A/B-testen worden twee of meer versies van een webpagina, app of marketingcampagne vergeleken om te bepalen welke beter presteert. Om een A/B-test te ontwerpen, moet je eerst de hypothese definiëren, de te testen variabelen selecteren, de steekproefpopulatie willekeurig samenstellen, de gebruikers aan verschillende groepen toewijzen, de gegevens verzamelen en analyseren en conclusies trekken op basis van statistische significantie.

8. Leg het verschil uit tussen correlatie en causatie.

Voorbeeld antwoord: Correlatie verwijst naar een statistische relatie tussen twee variabelen, waarbij een verandering in de ene variabele geassocieerd is met een verandering in een andere variabele. Causatie impliceert echter een directe oorzaak-en-gevolgrelatie, waarbij de ene variabele de uitkomst van de andere variabele beïnvloedt.

9. Wat is overfitting bij machinaal leren en hoe voorkom je het?

Voorbeeld antwoord: Overfitting treedt op wanneer een model de trainingsgegevens te goed leert, waarbij ruis en irrelevante patronen worden vastgelegd, wat leidt tot slechte prestaties op ongeziene gegevens. Men kan technieken zoals cross-validatie, regularisatie en feature-selectie gebruiken om overfitting te voorkomen.

10. Hoe zou je de prestaties van een classificatiemodel evalueren?

Voorbeeld van antwoord: De prestaties van een classificatiemodel kunnen worden geëvalueerd met behulp van nauwkeurigheid, precisie, recall, F1-score en ROC-AUC-score. Deze statistieken geven inzicht in het vermogen van het model om instanties te classificeren en onevenwichtige datasets correct te verwerken.

Gevorderde vragen

1. Leg het concept uit van onevenwichtige datasets bij classificatieproblemen. Welke strategieën kunnen het onevenwicht tussen klassen aanpakken en wanneer zou je elke strategie toepassen?

Voorbeeld antwoord: Onevenwichtige datasets komen voor wanneer één klasse aanzienlijk zwaarder weegt dan de andere, wat leidt tot vertekende modelprestaties. Strategieën om onevenwichtigheid in klassen aan te pakken zijn onder andere resamplingtechnieken (bijv. oversampling, undersampling), algoritmische benaderingen (bijv. kostengevoelig leren, ensemblemethoden) en het genereren van synthetische gegevens (bijv. SMOTE). De keuze van de strategie hangt af van de grootte van de dataset, de klasseverdeling en de gewenste afweging tussen precisie, recall en algemene modelprestaties.

2. Wat is de vloek van de dimensionaliteit en hoe beïnvloedt deze de gegevensanalyse?

Voorbeeld antwoord: De vloek van de dimensionaliteit verwijst naar het fenomeen waarbij de feature space steeds schaarser wordt naarmate het aantal dimensies (features) toeneemt. Dit stelt algoritmen voor gegevensanalyse voor uitdagingen naarmate de gegevens meer verspreid raken, waardoor het moeilijk wordt om betrouwbare schattingen te verkrijgen en de computationele complexiteit toeneemt.

3. Leg de verschillen uit tussen L1 en L2 regularisatie in machine learning.

Voorbeeld antwoord: L1 regularisatie, ook bekend als Lasso regularisatie, voegt een strafterm toe die evenredig is met de absolute waarde van de coëfficiënten, wat leidt tot karige feature selectie. L2 regularisatie, of Ridge regularisatie, voegt een strafterm toe die evenredig is met het kwadraat van de coëfficiënten, wat kleinere maar niet-nul coëfficiëntwaarden aanmoedigt.

4. Wat is kruisvalidatie en waarom is het essentieel bij modelevaluatie?

Voorbeeld antwoord: Kruisvalidatie is een techniek die wordt gebruikt om de prestaties van een voorspellend model te beoordelen door de dataset te verdelen in meerdere subsets, het model te trainen op een deel van de data en het model te evalueren op de resterende data. Het helpt om overfitting op te sporen, geeft een nauwkeurigere schatting van de prestaties van het model en zorgt ervoor dat het model kan worden gegeneraliseerd naar ongeziene gegevens.

5. Kunt u de verschillen uitleggen tussen batchverwerking en real-time verwerking in de context van big data-analyse?

Voorbeeld antwoord: Bij batchverwerking worden gegevens verwerkt in grote, discrete brokken of batches met geplande tussenpozen, terwijl bij real-time verwerking gegevens continu worden verwerkt zodra ze binnenkomen, met minimale vertraging. Batchverwerking is geschikt voor taken zoals offline analytics en datawarehousing. Daarentegen is real-time verwerking essentieel voor toepassingen die onmiddellijke inzichten of acties vereisen, zoals fraudedetectie en IoT-gegevensverwerking.

6. Leg het concept van ensembleleren uit en geef voorbeelden van ensemblemethoden.

Voorbeeld antwoord: Ensemble learning combineert de voorspellingen van meerdere basismodellen om de voorspellende prestaties en robuustheid te verbeteren. Ensemble methoden omvatten bagging (bijv. Random Forest), boosting (bijv. AdaBoost, Gradient Boosting Machines) en stacking, die elk verschillende technieken gebruiken om voorspellingen samen te voegen en variantie te verminderen.

7. Wat is tijdreeksanalyse en hoe verschilt het van andere soorten gegevensanalyse?

Voorbeeld antwoord: Tijdreeksanalyse analyseert gegevens die in de loop van de tijd zijn verzameld om patronen, trends en seizoensinvloeden te identificeren. In tegenstelling tot transversale data-analyse, die gegevens op een enkel tijdstip onderzoekt, houdt tijdreeksanalyse rekening met temporele afhankelijkheden. Het kan worden gebruikt om toekomstige waarden te voorspellen op basis van historische gegevens.

8. Wat is het doel van outlier detectie in data analyse, en hoe zou je outliers identificeren in een dataset?

Voorbeeld antwoord: Outlier detectie heeft als doel observaties te identificeren die significant afwijken van de rest van de data. Veelgebruikte technieken voor het detecteren van uitschieters zijn onder andere statistische methoden zoals de Z-Score of IQR-methode (interkwartielbereik), visualisatietechnieken zoals boxplots of scatterplots, en benaderingen op basis van machinaal leren zoals isolation forest of one-class SVM.

9. Leg de bias-variantie tradeoff in machine learning uit en hoe deze de prestaties van modellen beïnvloedt.

Voorbeeld antwoord: De bias-variance tradeoff verwijst naar het vermogen van het model om de echte onderliggende relatie in de gegevens vast te leggen (bias) en de gevoeligheid ervan voor variaties in de trainingsgegevens (variantie). Het verhogen van de complexiteit van het model vermindert de bias maar verhoogt de variantie, en omgekeerd. Het vinden van de juiste balans is cruciaal voor het bereiken van optimale modelprestaties en generalisatie naar ongeziene gegevens.

10. Beschrijf het proces van hyperparameter tuning in machine learning modellen. Welke technieken kunnen worden gebruikt voor hyperparameter optimalisatie, en hoe werken ze?

Voorbeeld antwoord: Hyperparameter tuning omvat het selecteren van de optimale waarden voor modelparameters die niet tijdens de training zijn geleerd. Technieken voor hyperparameter optimalisatie zijn onder andere rasterzoeken, willekeurig zoeken, Bayesiaanse optimalisatie en evolutionaire algoritmen. Deze technieken verkennen de hyperparameterruimte iteratief, waarbij verschillende combinaties van hyperparameters worden geëvalueerd om de configuratie te identificeren die de prestaties van het model maximaliseert op een validatieset.

Samenvatting

Deze uitgebreide gids is geschreven voor organisaties die op zoek zijn naar toptalent op het gebied van data-analyse. De gids beschrijft essentiële stappen en strategieën om effectief door het wervingsproces te navigeren. Van het definiëren van cruciale vaardigheden en competenties tot het opstellen van gerichte interviewvragen, lezers krijgen inzicht in het identificeren van kandidaten met de nodige expertise om datagestuurde besluitvorming binnen hun organisaties te stimuleren.

Door het advies in deze gids op te volgen, kunnen bedrijven hun kansen vergroten om bekwame data-analisten aan te nemen die aanzienlijk zullen bijdragen aan hun succes in de hedendaagse datacentrische wereld.

Huur een Data Analyst?

Handgeselecteerde Data-experts met bewezen staat van dienst, vertrouwd door wereldwijde bedrijven.

Vind een Data Analyst

Deel ons:

Verified author

We work exclusively with top-tier professionals.
Our writers and reviewers are carefully vetted industry experts from the Proxify network who ensure every piece of content is precise, relevant, and rooted in deep expertise.

Mehmet Ozan Ünal

Mehmet Ozan Ünal

Data-ingenieur

7 years of experience

Expert in Data Science

Ozan is een Data Engineer en Software Developer met hands-on ervaring. Hij heeft een passie voor programmeren en is erg enthousiast om bij te dragen aan Big data, Data streaming, Data Science en Data-gedreven projecten.

Heb je een vraag over het inhuren van een Data Analyst?

  • Hoeveel kost het om een Data-Analyst via Proxify in te huren?

  • Kan Proxify echt binnen een week een Data-Analyst vinden?

  • Spreken de ontwikkelaars Engels?

  • Hoe werkt de risicoloze proeftijd bij het inhuren van een Data-Analyst?

  • Hoe werkt de risicoloze proeftijd bij het inhuren van een Data-Analyst?

  • Hoe werkt de screening?

  • Hoeveel kost het om een Data-Analyst via Proxify in te huren?

  • Hoeveel uur per week kan ik Proxify-ontwikkelaars inhuren?

Zoek ontwikkelaars op...

Tech stack