Data-Mining-Experten in Frankfurt
für aussagekräftigere Erkenntnisse finden, in wenigen Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Muster in komplexen Daten erkennen, Prognosemodelle entwickeln und Rohinformationen in entscheidungsreife Erkenntnisse verwandeln. FRATCH verbindet Sie schnell mit passenden Profilen aus geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Data-Mining-Experten eingesetzt haben
Eric B.
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
Bardiya B.
Letzte Position:
Data Scientist bei Rewe Digital GmbH
Statistischer Prognosealgorithmus
- Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
- Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
- Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps
Monitoring-Dashboard
- Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
- Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake
ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI
- Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
- Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI
Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow
Michael W.
Letzte Position:
Business-Analyst, Product Owner, stellvertretender Vorsitzender des Beirats bei Bundesministerium, große deutsche Stadt
- Wir entwickelten eine Vernetzungsplattform, um die Zusammenarbeit und den Informationsaustausch im Bezirk zu verbessern (Projekt 71).
- Wir führten eine Ausschreibung durch und definierten die erforderlichen Dokumente und Prozesse.
- Unser Ziel war es, sicherzustellen, dass der beauftragte Dienstleister vor der Umsetzung eine Qualitätssicherung der Ergebnisse des Projektteams durchführt.
- Wir wählten einen Anbieter aus.
Jörn B.
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
Ralitsa P.
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
Olusina F.
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.
Ritika S.
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 S.
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-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre (Deutschland: 22 Jahre)
Positionsdauer
2,5 Jahre (Deutschland: 2,6 Jahre)
Positionen pro Freelancer
16 (Deutschland: 14)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
63% (Deutschland: 77%)
Doktortitel
13% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
6 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Frankfurt verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Frankfurt, die Data-Mining-Experten 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 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data-Mining-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (63%)
- Professionelle Dienstleistungen (63%)
- Automotive (38%)
- Bildung (38%)
- Energie (38%)
- Gesundheitswesen (38%)
- Versicherung (38%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Mining leistet
Data Mining identifiziert nützliche Muster, Zusammenhänge und Anomalien in großen Datensätzen. Spezialisten kombinieren Statistik, maschinelles Lernen und Datenbankmethoden, um Prognosen, Segmentierung, Betrugserkennung und operative Entscheidungen zu unterstützen. Die Arbeit kann strukturierte Datensätze, Texte, Protokolle, Transaktionen und Sensordaten umfassen.
Typische Anwendungen
Data Mining kommt überall dort zum Einsatz, wo Unternehmen Erkenntnisse aus komplexen Informationen benötigen:
- Kundensegmentierung und Abwanderungsanalysen
- Betrugs-, Risiko- und Anomalieerkennung
- Nachfrageprognosen und Empfehlungssysteme
- Qualitätsüberwachung industrieller und digitaler Prozesse
- Textklassifizierung und Dokumentenanalyse
Tools und Ökosystem
Erfahrene Spezialisten arbeiten mit SQL-Datenbanken, Data Warehouses und Umgebungen für verteilte Verarbeitung. Zu den gängigen Tools gehören Python, R, pandas, scikit-learn, Spark und Jupyter sowie Visualisierungssysteme wie Tableau oder Power BI. Sie verstehen außerdem APIs, Cloud-Speicher, Orchestrierung und Versionskontrolle, sodass analytische Arbeit in zuverlässige Produktionsabläufe überführt werden kann.
Wann Unternehmen Expertise benötigen
Unternehmen holen häufig freiberufliche Data-Mining-Expertise hinzu, wenn interne Teams über wertvolle Daten verfügen, aber nicht die Kapazität haben, diese gründlich zu untersuchen. Unterstützung ist bei der Erkundung, Modellauswahl, Pipeline-Entwicklung, Validierung oder Übergabe einer funktionierenden Lösung hilfreich. In Frankfurt können Spezialisten remote oder mit lokalen Teams in Workshops arbeiten, abhängig von den Anforderungen des Projekts an Zusammenarbeit und Sprache.
Relevante Ergebnisse
Eine klare Zusammenarbeit sollte mehr hervorbringen als ein interessantes Modell. Typische Ergebnisse umfassen eine Datenbewertung, bereinigte Datensätze, reproduzierbare Analysen, Merkmalsdefinitionen, validierte Modelle, visuelle Berichte und praktische Empfehlungen. Eine gute Dokumentation erläutert Annahmen, Einschränkungen, Probleme der Datenqualität und wie die Ergebnisse nach der Veröffentlichung überwacht werden sollten.
Anzeichen eines starken Spezialisten
Die besten Fachleute verbinden technische Analysen mit dem tatsächlichen Entscheidungsprozess eines Unternehmens. Achten Sie auf Erfahrung mit relevanten Datentypen, sorgfältiger Validierung und transparenter Kommunikation über Unsicherheiten. Ein zuverlässiger Spezialist kann außerdem:
- Geschäftsfragen in messbare analytische Aufgaben übersetzen
- Data Leakage, Verzerrungen, fehlende Werte und irreführende Korrelationen erkennen
- Methoden anhand einer aussagekräftigen Baseline vergleichen
- Sensible Informationen während des gesamten Ablaufs schützen
- Erkenntnisse für technische und nichttechnische Stakeholder verständlich erklären
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Data-Mining-Experten am häufigsten fragen.
Data Mining wird eingesetzt, um Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen können. Typische Anwendungen sind Kundensegmentierung, Betrugserkennung, Nachfrageprognosen, Empfehlungen, Risikoanalysen und die Optimierung von Prozessen.
Data Mining sucht nach verborgenen Mustern und prädiktiven Signalen, während Reporting in der Regel beschreibt, was bereits geschehen ist. Business-Intelligence-Tools können Ergebnisse darstellen und untersuchen, aber Spezialisten für Data Mining entwickeln häufig die analytischen Methoden, die zeigen, welche Faktoren relevant sind und was als Nächstes passieren könnte.
Ein guter Data-Mining-Spezialist verbindet häufig SQL, Statistik, Python oder R, Datenaufbereitung und maschinelles Lernen. Erfahrung mit Cloud-Warehouses, Spark, Visualisierung, APIs und der Bereitstellung von Modellen kann ebenfalls wichtig sein, wenn Erkenntnisse operative Systeme erreichen müssen.
Das passende Niveau hängt von der Datenqualität, dem Geschäftsrisiko und dem angestrebten Ergebnis ab. Eine fokussierte Analyse kann einen Spezialisten erfordern, der Exploration und Validierung selbstständig durchführt, während ein Produktionssystem umfassendere Kenntnisse über Pipelines, Überwachung, Sicherheit und die Akzeptanz durch Stakeholder voraussetzt.
Data Mining eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Datensätze, Notebooks, Repositories und Dashboards sicher geteilt werden können. Frankfurter Teams bevorzugen für die Erkundung oder Übergabe möglicherweise dennoch Workshops vor Ort. Legen Sie daher vor Beginn die Meeting-Frequenz, Zugriffskontrollen und den Kommunikationsbedarf auf Deutsch oder Englisch fest.
Fragen Sie, wie der Spezialist die Geschäftsfrage definiert, die Datenqualität prüft und Data Leakage oder Overfitting verhindert. Gute Data-Mining-Arbeit nutzt geeignete Validierung, vergleicht Ergebnisse mit einer sinnvollen Baseline und erklärt Unsicherheiten, anstatt Korrelationen als Beweis darzustellen.
Data Mining ist nützlich, wenn Zusammenhänge zu komplex, zahlreich oder veränderlich für feste Regeln und einfache Dashboards sind. Einfache Methoden können vorzuziehen sein, wenn die Entscheidung stabil und die Datenmenge begrenzt ist oder Transparenz und einfache Wartung wichtiger sind als Prognosekraft.
Klären Sie vor Beginn von Data Mining, welche Entscheidung die Analyse verbessern soll, welche Daten verfügbar sind, welche Zugriffsberechtigungen gelten und wie Erfolg definiert wird. Bestätigen Sie außerdem die Erwartungen an die Ergebnisse, Reproduzierbarkeit, Eigentumsrechte an Notebooks oder Modellen, die Verantwortung für die Bereitstellung und die Pflege der Ergebnisse nach der Übergabe.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 803 € 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, 63% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (63%) und Professionelle Dienstleistungen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (88%) und Produktentwicklung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Mining-Experten eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Hamburg 
München Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
