Data Mining Experten in Frankfurt
in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Power von KI.Stelle Experten ein, die rohe Daten in nützliche Muster verwandeln, Scoring- und Segmentierungsmodelle bauen und Data-Mining-Arbeit mit SQL, Python und BI-Tools verbinden. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Data Mining eingesetzt haben
Eric Bouendeu
Letzte Position:
Qualitätssicherungverantwortliche (QSV) bei Bundesagentur für Arbeit
Unterstützung des Projekts Internationaler Webauftritt der BA (IntWeb) im Bereich Qualitätsmanagement mit dem Ziel die Verantwortung für die Qualität der Prozesse und Projektergebnisse unter Berücksichtigung der BA-Standards zu übernehmen. Kernziele des Projekts lauten: den Fachkräften im Ausland einen schnellen Überblick über ihre Chancen für den Weg nach Deutschland zu geben und sie durch den Zugang zu Dienstleistungen in die Lage zu versetzen, die dafür notwendigen Schritte konsequent & digital unterstützt gehen zu können.
Vorgaben der grundsätzlichen Richtlinien mit dem QS-Handbuch
Zusammenfassen der Prüfergebnisse in QS-Berichten für PLA
Analyse der Projektergebnisse auf Verbesserungsmöglichkeiten
Qualitätsmanagement der Anforderungsanalyse (insbesondere Prozesse, Methoden und Werkzeuge)
Sicherstellung der Einhaltung der SERA-Vorgaben
Erstellung eines Projektübergreifenden Testkonzepts
Vereinbarung von Sprintabschlussberichte
Formales Review von Arbeitsergebnissen gemäß Vorgaben und/oder Projektplan
Ansprechpartner für Innenrevision, externe Audits durch Wirtschaftsprüfer oder BRH (Bundesrechnungshof)
Technologien: JIRA, Confluence, MS Office, GitLab, Kubernetes
Jörn Bottenhorn
Letzte Position:
Projektleitung und PMO bei TANKKARTEN | PAYMENT
- Enge Zusammenarbeit mit Entwicklungsteams zur Sicherstellung der Übereinstimmung mit den Projektzielen
- Bewertung der in-scope Assets, Erstellung der Anforderungen und Unterstützung des öffentlichen Ausschreibungsprozesses bis zur Auswahl eines Anbieters
- Erstellung und Pflege von UML-Sequenzdiagrammen zur Dokumentation von Systeminteraktionen
- Intensive Nutzung von Agile/Scrum-Methodik und Spotify-Modell
- Erarbeitung und Umsetzung von Cutover- und Generalprobenplänen gemeinsam mit den Applikationsmanagern
Olusina Fabunmi
Letzte Position:
Cyber-Job-Simulation bei Deloitte Australia
- Job-Simulation abgeschlossen, bei der Web-Aktivitätsprotokolle gelesen wurden.
- Unterstützte einen Kunden bei einem Cyber-Sicherheitsvorfall.
- Beantwortete Fragen, um verdächtige Nutzeraktivitäten zu identifizieren.
Ralitsa Popova
Letzte Position:
Prozess-, Projekt- und Anforderungsmanagerin, Kundenprojekt @ RUBINLAKE bei 1&1 Versatel GmbH
- Einführung eines neuen Workflow-Tools für die Fibre Connectivity & Broadband Delivery
- Anforderungskonzeption, -Schätzung und Priorisierung
- Erstellung von Rollout- und Projektplänen
- Steuerung des Entwicklerteams nach Scrum
- Konzeption und Projektleitung der API-Schnittstelle zu bestehenden Tools
- Prozessmodellierung des neuen Order Dispatching-Teams (FCD & BD)
- Konzeption der Prozesse im und außerhalb des Teams
- Anforderungskonzeption und Umsetzung der notwendigen Tools
- Erstellung und Berechnung von Produktions-KPIs
Michael Weber
Letzte Position:
Business Analyst, Product Owner, stellvertretender Vorsitzender des Beirats bei Bundesministerium, große deutsche Stadt
- Wir haben eine Vernetzungsplattform entwickelt, um die Zusammenarbeit und den Informationsaustausch im Bezirk zu verbessern (Projekt 71).
- Wir haben eine Ausschreibung durchgeführt und die notwendigen Unterlagen und Prozesse definiert.
- Wir wollten sicherstellen, dass der beauftragte Dienstleister vor der Umsetzung eine Qualitätssicherung der Ergebnisse des Projektteams durchführt.
- Wir haben einen Anbieter ausgewählt.
Ritika Solanki
Letzte Position:
AWmOpsRtKekEX(CPEliRenIEtN: CInEfoSrs.yDs,aHtaitAarcchhiiEtencetr(gAyW) S)
Globale Marketing-Analysen für Hitachi Energy im Rahmen einer globalen Datenmodernisierungsinitiative, die darauf abzielt, die Datenspeicherung und Verfügbarkeit historischer Daten zu verbessern und Eloquas 2-jährige Aufbewahrung für Remote-Interaktionsberichte und Analysen bereitzustellen.
Analyse der Standardaufbewahrungsrichtlinie von Eloqua und Identifizierung des Risikos von Datenverlusten für Datensätze, die älter als zwei Jahre sind.
Entwurf und Implementierung einer Strategie zur historischen Datenaufbewahrung durch Erstellung transformierter Tabellen in der Ziel-Datenplattform, um ältere Daten zu archivieren und gleichzeitig Dashboards zur Datenqualität sicherzustellen.
Zusammenarbeit mit dem Power BI-Team, um Dashboards von Rohdaten aus Eloqua-Importen auf die neu erstellte Archivschicht umzustellen.
Nutzung von Jira zur Verfolgung und Verwaltung von Data-Engineering-Aufgaben, Fehlern und Feature-Requests in agilen Sprints; Koordination der Backlog-Priorisierung und Aufgabenverteilung, um die Entwicklung der Datenpipelines an den Geschäftsanforderungen auszurichten.
Optimierung von Power BI-Dashboards:
Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Berichtserfordernisse für Bestandskunden zu bewerten und zu verstehen.
Entwurf und Implementierung eines inkrementellen Aktualisierungsprozesses in Power BI, um tägliche Updates ohne vollständiges Neuladen zu gewährleisten.
Zusammenarbeit mit Azure-Dateningenieuren zur Optimierung von Datenverarbeitungs- und Veröffentlichungsprozessen.
Kommunikation mit Stakeholdern & Datenmodellierung:
Vermittlung zwischen Group Data Office und Technology Office, um Standards für Datenmodellierung abzustimmen.
Anforderungserhebung im Data-Engineering-Team und Teilnahme an wöchentlichen Statusmeetings, um Implementierungsupdates zu geben und Blocker in Teams in Deutschland, Polen und Indien zu lösen.
Dokumentation & Qualitätssicherung:
Erstellung von technischen End-to-End-Design-Dokumentationen, Datenflussdiagrammen und Power BI-Audit-Leitfäden für die Zukunft.
Teilnahme an UAT-Sessions mit Fachanwendern, um Datenoutputs und Berichtgenauigkeit zu validieren.
Daniel Schaaf
Letzte Position:
Business- und IT-Consulting bei Business- und IT-Consulting (freiberuflich)
- Prozessberatung
- Projektmanagement
- Erstellung und Abstimmung von Pflichten- und Lastenheften
- Portfoliomanagement
- Stakeholder-Management
- Datenbereinigung
- Test-, Qualitäts- und Anforderungsmanagement
- Roll-out-Management
- Finanzplanung
- Marketing- und Vertriebsberatung
- IT-Architektur- und Strategieberatung
- Trainer für IT, Projektmanagement und eBusiness
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Mining einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
20 Jahre (Deutschland: 22 Jahre)
Positionsdauer
2,7 Jahre (Deutschland: 2,6 Jahre)
Positionen pro Freelancer
17 (Deutschland: 14)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Marketing
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Projektmanagement, Business Intelligence, Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
57% (Deutschland: 75%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Bulgarisch
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 Frankfurt 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 Frankfurt, die Data Mining 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
Was es abdeckt
Data Mining findet Muster, Zusammenhänge und Anomalien, die in großen Datenmengen verborgen sind. Unternehmen nutzen es für Kundenanalysen, Bedarfsanalysen, Betrugserkennung, Lead-Scoring, Churn-Analysen und Wissensentdeckung in Datenbanken, oft KDD genannt.
Typische Arbeit
- Rohdaten vor der Analyse untersuchen und bereinigen
- Clustering-, Klassifikations- und Assoziationsmodelle bauen
- Feature-Sets für Reporting und Vorhersagen vorbereiten
- Ergebnisse in klarer Business-Sprache erklären
Tools und Stack
Starke Spezialisten arbeiten meist mit SQL, Python, R und gängigen Analytics-Bibliotheken. Sie kümmern sich auch um Data Warehouses, Notebooks, ETL-Flows und BI-Tools, damit die gefundenen Ergebnisse in Dashboards, Modelle oder Entscheidungsregeln einfließen können.
Wann man Hilfe holt
Unternehmen holen sich freies Expertenwissen dazu, wenn Daten über mehrere Systeme verteilt sind, ein Use Case schneller geliefert werden muss oder interne Teams Unterstützung bei einer bestimmten Methode brauchen. In Frankfurt passt das oft zu Finance, Logistik, Beratung und anderen datenintensiven Bereichen, in denen präzise Analysen zählen.
Was starke Experten tun
Gute Profis laufen nicht einfach nur Algorithmen. Sie definieren die Frage, wählen nutzbare Daten aus, testen Annahmen und prüfen, ob ein Muster wirklich sinnvoll ist oder nur Rauschen. Sie dokumentieren die Logik auch so, dass Teams das Ergebnis später wiederverwenden können.
Worauf man achten sollte
- Klare Kenntnis von Datenqualität und Feature-Design
- Erfahrung mit strukturierten und semi-strukturierten Daten
- Praktisches Wissen in Clustering, Klassifikation und Anomalieerkennung
- Starke Kommunikation mit technischen und fachlichen Teams
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Data Mining am häufigsten fragen.
Data Mining wird genutzt, um Muster in großen Datenmengen zu finden und sie in Entscheidungen zu übersetzen. Unternehmen setzen es für Kundensegmentierung, Churn-Analysen, Betrugssignale, Produkttrends und Prozessverbesserungen ein. Oft ist es der Schritt zwischen Rohdaten und einem Modell, Bericht oder Regelsatz.
Data Mining konzentriert sich darauf, nützliche Muster, Zusammenhänge und Anomalien in Daten zu entdecken. Machine Learning ist stärker darauf ausgerichtet, Modelle zu bauen, die neue Fälle vorhersagen oder klassifizieren. In der Praxis überschneidet sich beides, und viele Projekte nutzen beides.
Data Mining ist oft Teil des größeren Prozesses namens Knowledge Discovery in Databases, kurz KDD. KDD umfasst die Auswahl von Daten, Bereinigung, Transformation, Mining und Interpretation. Die Begriffe hängen also zusammen, sind aber nicht vollständig identisch.
Ein starker Data-Mining-Freelancer sollte SQL, Python, Statistik und Datenbereinigung beherrschen. Erfahrung mit Clustering, Klassifikation, Anomalieerkennung und Feature-Design hilft sehr. Außerdem sollte er Ergebnisse in einfacher Business-Sprache erklären können.
Ein Data-Mining-Spezialist braucht eine klare Frage, Zugriff auf relevante Daten und eine Definition, wie Erfolg aussieht. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn das Business-Ziel konkret ist, zum Beispiel Churn-Risiken zu erkennen oder doppelte Datensätze zu finden. Ohne das kann die Arbeit in allgemeiner Analyse enden.
Ja, die meiste Data-Mining-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Datenzugriff, Sicherheit und Kommunikation geregelt sind. Teams in Frankfurt arbeiten oft online mit Spezialisten für Analyse, Modell-Review und Dokumentation zusammen. Vor-Ort-Termine sind vor allem bei sensiblen Daten oder Workshops mit Stakeholdern sinnvoll.
Data-Mining-Projekte setzen oft auf SQL, Python, R und Notebook-basierte Workflows. Viele Teams nutzen außerdem ETL-Tools, Data Warehouses und BI-Systeme, um Ergebnisse in das tägliche Reporting zu bringen. Der genaue Stack hängt davon ab, ob das Ziel Exploration, Scoring oder operatives Reporting ist.
Achte auf klares Denken, nicht nur auf Tool-Wissen. Ein guter Data-Mining-Experte kann erklären, warum ein Muster wichtig ist, wie die Datenqualität geprüft wurde und wo die Grenzen des Ergebnisses liegen. Wiederverwendbarer Code, saubere Dokumentation und realistische Annahmen sind starke Qualitätszeichen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 99 €, was einem Tagessatz von etwa 790 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 57% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 20 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Bulgarisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (57%) und Professionelle Dienstleistungen (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (86%) und Marketing (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Mining eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
