Rascasse Audience Intelligence

Machine learning-doelgroep in Duitsland

Een dataprofiel van de mensen die Machine learning in Duitsland kopen, volgen en waarderen — gemodelleerd uit meer dan twaalf digitale signaalbronnen. Machine learning heeft een geschatte doelgroep van 1,694,759 personen in Duitsland.

#139onder studierichtingen in Duitsland
#2197onder onderwerpen in Duitsland
#375in Business & carrière

De gemiddelde Machine learning-fan in Duitsland is 34.4 jaar oud, overwegend mannelijk, en woont vooral in Nordrhein-Westfalen.

De doelgroep is geconcentreerd in Nordrhein-Westfalen, Bayern, Baden-Württemberg.

Tot de belangrijkste merkaffiniteiten behoren GitHub, Programming language, Data science, met de sterkste overindexering op GitHub (7.55× het landelijk gemiddelde).

Demografisch is de Machine learning-doelgroep overwegend mannelijk, met een gemiddelde leeftijd van 34.4 jaar, en scoort zij bovengemiddeld op persoonlijkheidskenmerken als Need for Security, Individualism.

Vergeleken met de landelijke basislijn vertoont deze doelgroep onderscheidende patronen over 20 merkaffiniteiten en 16 regio's die Rascasse volgt.

De typische Machine learning-fan in Duitsland is overwegend mannelijk, ongeveer 34.4 jaar oud, met uitgesproken Need for Security-tendensen en een duidelijke affiniteit met GitHub.

Categorie: Business & carrière · Type: onderwerpen · Subtype: studierichtingen

De data op deze pagina komt uit het Rascasse-doelgroeppanel en wordt maandelijks bijgewerkt op basis van zoek-, social- en browsingsignalen. Stand: 2026-08-12.

Sectie 01

In het kort

De kerncijfers die het Machine learning-profiel in Duitsland kenmerken.

Doelgroepgrootte
1.7M
in Duitsland
Geslacht
36.9%♀
63.1% man
Leeftijd
34.4
jaar gemiddeld
Positie in land
#3958
onderwerpen in Duitsland
Afb. 01

Zoekinteresse · 12-maands trend

+49%
t.o.v. vorig jaar
JanMarMayJulSepNov
Maandelijkse zoekopdrachten · Bron: Rascasse Audience Intelligence
Sectie 02

Demografie van Machine learning-fans

36.9% is vrouw, 63.1% is man, gemiddelde leeftijd 34.4.

Afb. 02

Verdeling naar geslacht

36.9%
Vrouw
63.1%
Man
Demografische verdeling van de Machine learning-doelgroep in Duitsland
KengetalWaarde
Vrouw36.9%
Man63.1%
Gemiddelde leeftijd34.4
Geschatte doelgroepgrootte1,694,759
Afb. 03

Leeftijdsverdeling

Ø 34.4
jaar gemiddeld
Leeftijdsverdeling van de Machine learning-doelgroep in Duitsland
LeeftijdsgroepAandeel%
16-1931%
20-2923%
30-3919%
40-4915%
50+12%
Afb. 04

Wereldwijde verdeling

3.6%

van de wereldwijde Machine learning-doelgroep bevindt zich in Duitsland.

Wereldwijde verdeling van de doelgroep per land voor Machine learning
LandAandeel
United States17.4%
India11.1%
China4.5%
Sectie 03
Affiniteit (×) = hoeveel waarschijnlijker het is dat iemand uit deze doelgroep in een regio woont dan het gemiddelde in Duitsland. Voorbeeld: 2,0× betekent twee keer zo geconcentreerd als de landelijke basislijn.

Geografie

Waar de Machine learning-doelgroep in Duitsland het sterkst is.

Afb. 05

Topregio's naar affiniteit

Machine learning-fans per regio: topregio's in Duitsland
#RegioBereikAffiniteit×
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×
Afb. 06

Affiniteit per regio

Affiniteit per regio — Machine learning, Duitsland
0.63×1.00×1.63×
Sectie 04
Merken en datapunten waarop deze doelgroep bovengemiddeld scoort, vergeleken met het landelijk gemiddelde.

Interesses & affiniteiten van de doelgroep

De sterkste cross-interesses van de Machine learning-doelgroep — merken, thema's en personen samen.

Afb. 07

Belangrijkste cross-interesses, gerangschikt op affiniteit

Belangrijkste merkaffiniteiten (overindex t.o.v. het landelijk gemiddelde) van de Machine learning-doelgroep
#·InteresseCategorieAffiniteit×
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×
Sectie 05
De zes persoonlijkheidskenmerken waarop deze doelgroep het sterkst bovengemiddeld scoort (1,0 = landelijk gemiddelde).

Persoonlijkheid van de Machine learning-doelgroep

Waarden boven 1,00× liggen boven het landelijk gemiddelde, waarden onder 1,00× eronder.

Afb. 08

Afwijking van het landelijk gemiddelde

↑ Wat opvalt
De sterkste tendensen
Belangrijkste persoonlijkheidskenmerken waarop de Machine learning-doelgroep bovengemiddeld scoort · Wat opvalt
KenmerkClusterAfwijkingScore
Need for SecurityCONSERVATISM1.71×
IndividualismJOY1.61×
Early Adopter MentalityPOWER1.39×
0×1,00× basislijn2×
↓ Eerder niet
De zwakste tendensen
Belangrijkste persoonlijkheidskenmerken waarop de Machine learning-doelgroep bovengemiddeld scoort · Eerder niet
KenmerkClusterAfwijkingScore
ExtroversionTHRILL0.63×
CreativityOPEN0.72×
Price SensitivityPREMIUM0.77×
0×1,00× basislijn2×
Sectie 06

Veelgestelde vragen

01

Hoeveel fans heeft Machine learning in Duitsland?

Machine learning heeft een geschatte doelgroep van 1,694,759 personen in Duitsland, geconcentreerd in Nordrhein-Westfalen en Bayern.

02

Hoe zijn geslacht en leeftijd van Machine learning-fans verdeeld?

36.9% van de Machine learning-fans is vrouw, 63.1% is man, met een gemiddelde leeftijd van 34.4 jaar.

03

Welke merken spreken Machine learning-fans het meest aan?

Machine learning-fans tonen de sterkste merkaffiniteit voor GitHub (7.55×), Programming language (4.53×) en Data science (8.15×) ten opzichte van het landelijk gemiddelde.

04

Waar wonen Machine learning-fans in Duitsland?

Machine learning-fans in Duitsland zijn het sterkst geconcentreerd in Nordrhein-Westfalen (bereik ~400K), Bayern (bereik ~300K) en Baden-Württemberg (bereik ~300K). Deze drie regio's vormen samen het grootste deel van de actieve doelgroep.

05

Welke andere merken spreken Machine learning-fans daarnaast aan?

Naast Machine learning zelf scoort de doelgroep bovengemiddeld op Programming language (4.53×), Data science (8.15×), HTML (6.53×) en PHP (5.6×) vergeleken met het gemiddelde in Duitsland.

Bijlage

Meer doelgroepen ontdekken

Verwante profielen, ranglijsten en dezelfde doelgroep in andere markten.

Meer studierichtingen-doelgroepen in Duitsland

Bekijk Machine learning-doelgroepen in andere landen

Hoe u deze data leest

De doelgroepgrootte is het geschatte aantal mensen in Duitsland dat actief naar Machine learning zoekt. Affiniteit is een overindexratio: 2,0× betekent dat de doelgroep twee keer zo waarschijnlijk met dat merk of kenmerk in aanraking komt als het landelijk gemiddelde. Bereik is het geschatte aantal doelgroepleden in een regio. De tabellen met regio's en merkaffiniteiten zijn gesorteerd van sterkste naar zwakste signaal.

Over dit doelgroepprofiel

Dit doelgroepprofiel is door Rascasse samengesteld uit geanonimiseerde zoekgedragsignalen in Duitsland. Zie voor de aanpak de methodologie. Affiniteitswaarden zijn overindexratio's ten opzichte van het landelijk gemiddelde (1,0 = basislijn). Doelgroepgroottes zijn schattingen, geen metingen.

Schaal & dekking
500.000+ kant-en-klare doelgroepen in 170+ landen

Van wereldwijde massamerken tot lokale nichesegmenten — verken de volledige bibliotheek en zie welke intelligencelagen inbegrepen zijn.

Prijzen bekijken →