Data-Mining-Experten in Frankfurt
finden, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mithilfe von KI vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Muster in großen Datensätzen aufdecken, Prognosemodelle entwickeln und zuverlässige Datenpipelines mit Tools wie Python, SQL, Spark und scikit-learn erstellen. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit 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
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
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.
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
Michael W.
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 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
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: 77%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Bulgarisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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-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 19 Sep 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 (57%)
- Professionelle Dienstleistungen (57%)
- Automotive (43%)
- Bildung (43%)
- Energie (43%)
- Gesundheitswesen (43%)
- Versicherung (43%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Mining leistet
Data Mining extrahiert nützliche Muster, Zusammenhänge und Signale aus großen oder komplexen Datensätzen. Es kombiniert Statistik, maschinelles Lernen, Datenbankmethoden und Fachwissen, um Entscheidungen, Prognosen und Automatisierung zu unterstützen. Typische Ergebnisse sind Kundensegmente, Warnungen bei Anomalien, Empfehlungslogiken und Risikoindikatoren.
Typische Projektarbeit
Unternehmen nutzen Data Mining, um Rohdaten in wiederholbare Geschäftsprozesse zu überführen. Experten können Folgendes liefern:
- Kundensegmentierung und Churn-Analyse
- Betrugs-, Compliance- und Anomalieerkennung
- Nachfrageprognosen und Empfehlungsmodelle
- Merkmalsextraktion aus Texten, Logs oder Transaktionen
- Dashboards und entscheidungsreife Datenprodukte
Ökosystem und Methoden
Ein guter Spezialist arbeitet in den Bereichen Datenaufbereitung, Exploration, Modellierung und Validierung. Zu den gängigen Tools gehören Python, pandas, NumPy, SQL, scikit-learn, Jupyter und Apache Spark. Je nach Arbeitslast können Projekte auch Cloud-Data-Warehouses, verteilte Verarbeitung, APIs, Orchestrierung und Modellüberwachung umfassen.
Wann freiberufliche Expertise hilft
Unternehmen holen oft einen Experten hinzu, wenn interne Teams über wertvolle Daten, aber keinen klaren Analyseweg verfügen oder wenn aus einem Proof of Concept ein zuverlässiger Service werden soll. Unternehmen in Frankfurt aus den Bereichen Finanzen, Logistik, Fertigung, Einzelhandel und Gesundheitswesen benötigen möglicherweise Unterstützung dabei, Fachdaten mit skalierbaren analytischen Workflows zu verbinden. Freelancer können auch während Migrationen, Audits oder Produkteinführungen gezielt Kapazitäten ergänzen.
Was gute Experten liefern
Qualität beginnt mit einer präzisen Geschäftsfrage und einer realistischen Einschätzung der verfügbaren Daten. Gute Fachleute prüfen die Datenqualität, verhindern Data Leakage, wählen geeignete Bewertungsmethoden und erklären Einschränkungen in klarer Sprache. Sie dokumentieren Annahmen, machen Pipelines reproduzierbar und berücksichtigen Datenschutz, Zugriffskontrolle und laufende Wartung, anstatt ein isoliertes Modell zu liefern.
Zusammenarbeit mit einem Spezialisten
Ein Projektbrief sollte die zu verbessernde Entscheidung, die Datenquellen, das erwartete Ergebnis und betriebliche Einschränkungen beschreiben. Remote-Zusammenarbeit funktioniert gut, wenn Repositories, Beispieldaten, Dokumentation und Review-Routinen gut organisiert sind; die Arbeit vor Ort in Frankfurt kann bei Workshops und zugriffssensiblen Systemen helfen. Achten Sie auf Erfahrungen mit vergleichbaren Datensätzen, eine transparente Herleitung und Ergebnisse, die ein anderes Team betreiben kann.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Data-Mining-Experten am häufigsten fragen.
Data Mining wird eingesetzt, um Muster in strukturierten und unstrukturierten Daten zu erkennen. Unternehmen nutzen es für Segmentierung, Prognosen, Betrugserkennung, Empfehlungen, Qualitätsanalysen und die operative Planung.
Data Mining ist ein umfassenderer Prozess zur Erkennung nützlicher Muster – von der Datenaufbereitung und Exploration bis zur Modellierung und Interpretation. Die Datenanalyse kann sich darauf konzentrieren, bestehende Ergebnisse zu erklären, während maschinelles Lernen Methoden für Prognosen und automatisierte Entscheidungen innerhalb eines Mining-Workflows bereitstellt.
Ein kompetenter Data-Mining-Experte verbindet häufig Python, SQL, Statistik und Datenvisualisierung mit Kenntnissen im maschinellen Lernen. Erfahrung mit pandas, scikit-learn, Apache Spark, Cloud-Warehouses, APIs und dem Design von Datenpipelines ist nützlich, wenn Erkenntnisse in Produktivsysteme überführt werden müssen.
Das passende Niveau hängt von der Datenqualität, dem Geschäftsrisiko und dem Umfang der Umsetzung ab, nicht von einer festen Anzahl an Jahren. Für eine fokussierte Analyse kann ein Spezialist mit Erfahrung mit relevanten Datensätzen ausreichen; für den Produktiveinsatz sind in der Regel nachgewiesene Kenntnisse in Validierung, Bereitstellung, Überwachung und Dokumentation erforderlich.
Ja, Data-Mining-Projekte können remote bearbeitet werden, wenn sicherer Datenzugriff, Dokumentation und Review-Prozesse vorhanden sind. Termine vor Ort in Frankfurt können dennoch bei Workshops mit Stakeholdern, sensiblen Umgebungen und der Abstimmung von Geschäftsdefinitionen hilfreich sein.
Bitten Sie einen Data-Mining-Spezialisten zu erklären, wie er die Geschäftsfrage formulieren, die Daten untersuchen und die Ergebnisse validieren würde. Achten Sie auf klare Annahmen, Kontrollen gegen Data Leakage, reproduzierbare Pipelines, aussagekräftige Bewertungskriterien und eine Erklärung, die auch Nicht-Spezialisten nutzen können.
Ein Data-Mining-Projekt kann einen bereinigten Datensatz, eine explorative Analyse, Merkmalsdefinitionen, Notebooks, ein validiertes Modell, Pipeline-Code und Dokumentation umfassen. Die Ergebnisse sollten außerdem Einschränkungen, Schritte für die Übergabe und Angaben dazu enthalten, wie Resultate überwacht oder aktualisiert werden.
Data Mining wird häufig als Kernphase von Knowledge Discovery in Databases betrachtet, kurz KDD. KDD umfasst den umfassenderen Prozess der Auswahl, Bereinigung, Transformation und Interpretation von Daten, während sich Mining auf das Finden von Mustern oder Modellen darin konzentriert.
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-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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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
