Rascasse Audience Intelligence

Audience de Machine learning en Allemagne

Un profil de données des personnes qui achètent, suivent et apprécient Machine learning en Allemagne — modélisé à partir de plus de douze sources de signaux numériques. Machine learning compte une audience estimée à 1,694,759 personnes en Allemagne.

#139parmi les Field of study en Allemagne#2197parmi les Topic en Allemagne#375en Business & Career

Le fan moyen de Machine learning en Allemagne a 34.4 ans, est plutôt masculin, et vit principalement en Nordrhein-Westfalen.

L'audience se concentre en Nordrhein-Westfalen, Bayern, Baden-Württemberg.

Les principales affinités de marque incluent GitHub, Programming language, Data science, avec la plus forte sur-indexation sur GitHub (7.55× la moyenne du pays).

Démographiquement, l'audience de Machine learning penche plutôt masculin avec un âge moyen de 34.4 ans et sur-indexe sur des traits de personnalité comme Need for Security, Individualism.

Par rapport à la référence nationale, cette audience montre des schémas distinctifs sur 20 affinités de marque et 16 régions suivies par Rascasse.

Le fan typique de Machine learning en Allemagne est plutôt masculin, d'environ 34.4 ans, avec de fortes tendances Need for Security et une affinité marquée pour GitHub.

Catégorie: Business & Career · Type: Topic · Sous-type: Field of study

Les données de cette page proviennent du panel d'audience Rascasse et sont actualisées chaque mois à partir de signaux de recherche, sociaux et de navigation. Mise à jour : 2026-08-10.

Section 01

En bref

Les chiffres clés qui caractérisent le profil de Machine learning en Allemagne.

Taille de l'audience
1.7M
en Allemagne
Genre
36.9%♀
63.1% hommes
Âge
34.4
ans en moyenne
Rang national
#3958
Topic en Allemagne
Fig. 01

Intérêt de recherche · tendance sur 12 mois

+49%
vs. l'an dernier
JanMarMayJulSepNov
Recherches mensuelles · Source : Rascasse Audience Intelligence
Section 02

Démographie des fans de Machine learning

36.9% sont des femmes, 63.1% des hommes, âge moyen 34.4.

Fig. 02

Répartition par genre

36.9%
Femmes
63.1%
Hommes
Répartition démographique de l'audience de Machine learning en Allemagne
MétriqueValeur
Femmes36.9%
Hommes63.1%
Âge moyen34.4
Taille estimée de l'audience1,694,759
Fig. 03

Répartition par âge

Ø 34.4
ans en moyenne
Répartition par âge de l'audience de Machine learning en Allemagne
Tranche d'âgePart%
16-1931%
20-2923%
30-3919%
40-4915%
50+12%
Fig. 04

Répartition mondiale

3.6%

de l'audience mondiale de Machine learning provient de Allemagne.

Part de la répartition mondiale de l'audience par pays pour Machine learning
PaysPart
United States17.4%
India11.1%
China4.5%
Section 03
Affinité (×) = à quel point un membre de cette audience a plus de chances de vivre dans une région par rapport à la moyenne de Allemagne. Exemple : 2,0× signifie une concentration deux fois supérieure à la référence nationale.

Géographie

Où l'audience de Machine learning en Allemagne est la plus forte.

Fig. 05

Principales régions par affinité

Principales régions en Allemagne
#RégionPortéeAffinité×
01Berlin~100K1.63×
02Hamburg~60K1.52×
03Baden-Württemberg~300K1.32×
04Hessen~200K1.30×
05Bayern~300K1.28×
06Bremen~20K1.10×
07Nordrhein-Westfalen~400K1.07×
08Saarland~20K0.98×
09Rheinland-Pfalz~80K0.88×
10Thüringen~40K0.87×
11Sachsen~70K0.86×
12Schleswig-Holstein~50K0.85×
13Niedersachsen~100K0.83×
14Brandenburg~40K0.73×
15Sachsen-Anhalt~30K0.70×
16Mecklenburg-Vorpommern~20K0.63×
Fig. 06

Affinité par région

Affinité par région — Machine learning, Allemagne
0.63×1.00×1.63×
Section 04
Marques et entités sur lesquelles cette audience sur-indexe, par rapport à la moyenne du pays.

Intérêts et affinités de l'audience

Les intérêts croisés les plus forts de l'audience de Machine learning — marques, thèmes et personnes réunis.

Fig. 07

Principaux intérêts croisés, par affinité

Principales affinités de marque (sur-indexation vs moyenne du pays) pour l'audience de Machine learning
#·IntérêtCatégorieAffinité×
01Data scienceBusiness & Career8.15×
02Data analysisTechnology & Electronics7.61×
03GitHubInternet & Social Media7.55×
04Big dataBusiness & Career7.04×
05Night ClubMusic & Radio7.04×
06SQLTechnology & Electronics6.84×
07HTMLTechnology & Electronics6.53×
08Java (programming language)Technology & Electronics6.39×
09MySQLTechnology & Electronics6.37×
10PHPTechnology & Electronics5.60×
11Software developmentBusiness & Career4.64×
12Programming languageTechnology & Electronics4.53×
13Python (programming language)Technology & Electronics4.53×
14Node.jsTechnology & Electronics4.20×
15JavaScriptTechnology & Electronics4.07×
16Software engineeringBusiness & Career3.94×
17Computer engineeringBusiness & Career3.92×
18Computer programmingTechnology & Electronics3.69×
19Artificial intelligenceTechnology & Electronics3.24×
20GeminiTechnology & Electronics3.01×
Section 05
Les six principaux traits de personnalité sur-indexés par cette audience (1,0 = moyenne du pays).

Personnalité de l'audience de Machine learning

Les valeurs supérieures à 1,00× sont au-dessus de la moyenne nationale, celles inférieures en dessous.

Fig. 08

Écart par rapport à la référence nationale

↑ Ce qui ressort
Les tendances les plus fortes
Principaux traits de personnalité sur-indexés par l'audience de Machine learning · Ce qui ressort
TraitClusterÉcartScore
Need for SecurityCONSERVATISM1.71×
IndividualismJOY1.61×
Early Adopter MentalityPOWER1.39×
0×1,00× référence2×
↓ Plutôt pas
Les tendances les plus faibles
Principaux traits de personnalité sur-indexés par l'audience de Machine learning · Plutôt pas
TraitClusterÉcartScore
ExtroversionTHRILL0.63×
CreativityOPEN0.72×
Price SensitivityPREMIUM0.77×
0×1,00× référence2×
Section 06

Questions fréquentes

01

Combien de fans Machine learning compte-t-il en Allemagne ?

Machine learning compte une audience estimée à 1,694,759 personnes en Allemagne, concentrée en Nordrhein-Westfalen et Bayern.

02

Quelle est la répartition par genre et l'âge des fans de Machine learning ?

36.9% des fans de Machine learning sont des femmes, 63.1% des hommes, avec un âge moyen de 34.4 ans.

03

Quelles marques les fans de Machine learning préfèrent-ils ?

Les fans de Machine learning montrent la plus forte affinité de marque pour GitHub (7.55×), Programming language (4.53×) et Data science (8.15×) par rapport à la moyenne du pays.

04

Où vivent les fans de Machine learning en Allemagne ?

Les fans de Machine learning en Allemagne se concentrent principalement en Nordrhein-Westfalen (portée ~400K), Bayern (portée ~300K) et Baden-Württemberg (portée ~300K). Ces trois régions représentent la plus grande part de l'audience active.

05

Quelles autres marques plaisent aussi aux fans de Machine learning ?

Au-delà de Machine learning, l'audience sur-indexe sur Programming language (4.53×), Data science (8.15×), HTML (6.53×) et PHP (5.6×) par rapport à la moyenne de Allemagne.

Annexe

Découvrir d'autres audiences

Profils associés, classements et la même audience sur d'autres marchés.

Plus d'audiences Field of study en Allemagne

Voir les audiences de Machine learning dans d'autres pays

Comment lire ces données

La taille de l'audience est le nombre estimé de personnes en Allemagne qui recherchent activement Machine learning. L'affinité est un ratio de sur-indexation : 2,0× signifie que l'audience a deux fois plus de chances de s'intéresser à cette marque ou à ce trait que la moyenne du pays. La portée est le nombre estimé de membres de l'audience dans une région. Les tableaux sont triés du signal le plus fort au plus faible.

À propos de ce profil d'audience

Ce profil d'audience est généré par Rascasse à partir de signaux anonymisés de comportement de recherche en Allemagne. Pour la méthodologie, voir méthodologie. Les valeurs d'affinité sont des ratios de sur-indexation par rapport à la moyenne du pays (1,0 = référence). Les tailles d'audience sont estimées, non mesurées.

Échelle et couverture
500 000+ audiences prêtes à l'emploi dans plus de 170 pays

Des marques mondiales grand public aux segments locaux de niche — explorez la bibliothèque complète et les couches d'intelligence incluses.

Voir les tarifs →