Data-Mining-Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Power von KI.Engagieren Sie Experten, die Rohdaten in klare Muster, Kundensegmente und prognosefähige Datensätze verwandeln. Sie arbeiten mit SQL, Python, statistischen Methoden und Datenpipelines und liefern dann schnell präzise, geprüfte und verfügbare Freelancer.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Data-Mining-Experten eingesetzt haben
Philipp Grunert
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Christiane Neher
Letzte Position:
Management Consultant bei Christiane Neher Management Consulting
Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:
- Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
- Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
- Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
- Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
- Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern
Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:
- Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
- Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
- Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
- Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
- Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
- Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
- Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
- Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
- Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
- Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX
Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:
- Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
- Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
- Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
- Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement
Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:
- Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
- Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
- Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
- MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)
Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:
- Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
- Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
- Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene
Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:
- Analyse der aktuellen Herausforderungen
- Definition übergeordneter Ziele
- Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
- Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
- Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie
Valery Khamenya
Letzte Position:
Sr. Data Scientist & Engineer bei Virtual Minds
- Entwicklung von High-Performance-Ad-Auslieferung über Auktionen
- Ganzheitliche Optimierung der Anzeigenplatzierung (multi-campaign & multi-channel)
- Algorithmische Optimierung für NP-Hard/NP-e
- Multiple Knapsack Problem mit Nebenbedingungen
- Online-Schätzung von Parametern in stochastischen Umgebungen
Tools: Python, R, Kotlin, MILP/SAT/CP-Solver, Pytorch, Pandas, Docker
Axel Kraus
Letzte Position:
Dateningenieur & Business Analyst bei Metafinanz
- Migration vorhandener Data-Jobs von Cognos Data Manager zu Tibco/IBI Datamigrator
- Parametrisierung der Data-Jobs für dynamische Abläufe
- Optimierung und Reduzierung
- Regressionstests
- Wissensvermittlung und Dokumentation
Alyosh Agarwal
Letzte Position:
Business-Intelligence-Berater bei Large Private Equity Group
- Spezifikation von Business Intelligence und KPIs sowie Erstellung eines Playbooks für 35 europäische Unternehmen.
Sascha Jürgens
Letzte Position:
Agile Coach & Partner bei Agisolve GmbH – Pragmatic Agility® | Edler & Stiegler GmbH | CTN Consulting
- Erstellung eines Produkt- und Serviceportfolios, das einen 360-Grad-Ansatz für digitale Unternehmensnachhaltigkeit bietet, einschließlich KPI-Management, CSRD-Berichterstattung und nachhaltiger Strategie
- Entwicklung einer Vision und eines Business Cases
- Einbindung und Abstimmung von Geschäftspartnern, Vertragsverhandlungen
- Aufbau eines Partnernetzwerks als selbstorganisiertes agiles Team
- Gemeinsame Entwicklung des Produkt- und Serviceportfolios
- Koordination von Vertrieb und Marketing, Go-to-Market-Strategie und Roadmap
Marco Bloch
Letzte Position:
Business Analyst | IT-Projektleiter bei Mercedes-Benz Group AG
- Koordination der Implementierung von IT-Projekten, Teilprojekten und Weiterentwicklungen im Rahmen von DevOps
- Steuerung von IT-Dienstleistern und Verantwortung für die Qualität der IT-Systeme unter Einhaltung strategischer Vorgaben
- Unterstützung bei der Erstellung sicherheitsrelevanter IT-Dokumente, einschließlich Security Profile, Data@Cloud, SCA und Penetrationstests
- Vollumfängliche Projektleitungsverantwortung: Verfolgung und Einhaltung der jeweiligen Ressourcen (Scope, Termine, Kosten und Qualität)
- Definition von Anforderungsprofilen für externe Dienstleister sowie Prüfung und Bewertung von Angeboten
- Unterstützung bei der Einrichtung und Verwaltung von Windows- und Linux-Servern in Zusammenarbeit mit Infosys, einschließlich der Konfiguration und Freischaltung von Netzwerkports
Armin Iskander
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführender Partner bei Iskander Business Partner GmbH
- Aufbau einer digitalen Einheit für einen Großkonzern mit 220.000 Mitarbeitern
- Interims-Manager für diverse CRM- und Kundenservice-Funktionen mit einer Leistungsspanne bis zu 2.000 Mitarbeitern
- Digitalisierung sowohl zur Kosteneinsparung als auch zum Wachstum
- Zahlreiche Trainings zu Innovationsentwicklung, Produktentwicklung und Präsentationstechniken
- Redner zum Thema Digitalisierung
- Marktanalyse für den Heim-Audio-Video-Markt
- Verantwortlich für den Aufbau einer Produktmanagement-Abteilung bei einem Pay-TV-Unternehmen
- Projektverantwortlicher Partner für die Wachstumsstrategie im Bereich Vertrieb und Marketing in Deutschland im Marktstrukturwandel bei einem führenden Unterhaltungselektronik-Hersteller inklusive Launch einer Partnerschaft mit einem Telekommunikationsunternehmen
- Gesamtverantwortung für die Teilprojekte „Anforderungserhebung“ und „fachseitige Einführung“ im Rahmen eines Projekts „Neue IS-Gesamtinfrastruktur“ (Billing, CRM etc.) für ein Mobilfunkunternehmen. Gesamtprojektvolumen >300 Mio. €
- Verkauf von Teilunternehmen
- Projektverantwortlicher Partner für Projekte im Bereich „Churn-Reduzierung Privatkunden“, „Vertriebssteuerung Geschäftskunden“, „ARPU-Steigerung Geschäftskunden“, „Vorbereitung Messen“, „Messaging-Strategie“, „Optimierung einer No-Frills-Marke“, „Regionalisierung“, „CRM“, „Segmentierung“, „Endgeräte-Launch“, „Care 2 Sell“ etc. bei Telekommunikationsunternehmen
Nils Boeffel
Letzte Position:
Unternehmer bei Startups
- yourmegastore.com: Online-Shopping
- cvex.de: Online-Lebenslauf-Management-System
- vianne-chocolate.de: Schokoladen-Franchise
- bikeguide24.com: Outdoor-Routing für Fahrräder
Frank Thurner
Letzte Position:
Engineering & Industrie 4.0 / IoT-Projektleiter bei Contech Software & Engineering GmbH
Engineering & Industrie 4.0 / IoT-Projekte mit KI-System nach der Methode Robust Design für Produkte und Prozesse
Entwicklung, Implementierung und Einführung des KI-Systems Analyser® für Robust Design von Produkten und Prozessen
KI- und Industrie 4.0-Standardprodukt für vorausschauende und reaktive Qualitätssicherung sowie Instandhaltung (Predictive Quality und Predictive Maintenance) auf Basis von Big- und Smart-Data
Rafael Azevedo
Letzte Position:
Leiter Qualität bei Helsing AI
- Führung neuer Fertigungsunternehmen (Resilience Factories) weltweit gemäß NATO-Anforderungen Luftfahrt/Part21G/Part21J
- Einführung von Qualitätsmethoden und -werkzeugen (RCCA, NCRs, MRB, Qualifizierung spezieller Prozesse)
- Einführung und Erhalt der EN9100-Zertifizierung als Leiter Qualität
- Ansprechpartner für Verteidigungskunden (Verteidigungsministerien) in Qualitätsfragen und AQAP
- Entwicklung von Qualitätsprozessen für Qualifizierung und Zertifizierung
- Planung und Umsetzung von Lean-Produktion zur Qualitätsverbesserung und Kostensenkung
- Aufbau der Organisationsstrukturen für Qualität, Fertigung und Lieferkette
Michael Pförringer
Letzte Position:
Einrichtung der Azure-Cloud, Java-Entwicklung, CI/CD-Pipelines bei Sulzer GmbH
- Migration einer Mainframe-Anwendung (PL/1, zOS) in die Cloud (Azure)
- Datentransfer z/OS (USS) in Azure-Storage (Blob Container, File Shares)
- Implementierung der Mainframe-Jobsteuerung in Java
- Abbildung der Jobnetz-Abhängigkeiten in Control-M
- Performance-Analyse und Optimierungsmaßnahmen
- Migration von DB2 (z/OS) nach PostgreSQL (Azure)
- Technologien: Azure (Storage, VM, VMSS, PostgreSQL), z/OS (USS), DB2, PostgreSQL, Packer, Terraform, Docker, Jenkins, GitHub Actions, Control-M
- Tools: Eclipse, Visual Studio Code, IntelliJ
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Mining-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
27 Jahre (Deutschland: 22 Jahre)
Positionsdauer
3,3 Jahre (Deutschland: 2,6 Jahre)
Positionen pro Freelancer
13 (Deutschland: 14)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 95%)
Master-Abschluss oder höher
91% (Deutschland: 75%)
Doktortitel
18%
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 München 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 München, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Data Mining verwandelt große, unübersichtliche Datensätze in Muster, mit denen Sie etwas anfangen können. Es unterstützt Klassifizierung, Clustering, Anomalieerkennung und Vorhersagen in den Bereichen Vertrieb, Produkt, Finanzen und Operations. Gute Spezialisten wissen, wie sie aus rohen Tabellen Entscheidungen machen, die Teams nutzen können.
Typische Aufgaben
- Kundensegmentierung und Churn-Analyse
- Betrugs-, Risiko- und Anomalieerkennung
- Nachfrageprognosen und Trenderkennung
- Text-, Log- und Clickstream-Analyse
- Feature-Auswahl für nachgelagerte Modelle
Tools und Methoden
Die meisten Projekte setzen auf SQL, Python, R und Notebooks sowie auf Bibliotheken für Statistik und Machine Learning. Data-Mining-Experten arbeiten auch mit ETL-Flows, Data Warehouses und BI-Tools, wenn das Ergebnis in bestehende Berichte passen muss. In München arbeiten sie oft mit Teams zusammen, denen sichere Datenverarbeitung und saubere Übergaben wichtig sind.
Wann Sie Hilfe holen sollten
Holen Sie sich freiberufliche Unterstützung, wenn Ihr Team Daten hat, aber keine klare Methode, sie zu nutzen, oder wenn ein Proof of Concept in die Produktion übergehen soll. Unternehmen engagieren Spezialisten auch für das Bereinigen alter Daten, Modellprüfungen und kurzfristige Analyse-Spitzen. Sie sind hilfreich, wenn interne Teams schnell eine zweite Meinung brauchen.
Was gute Spezialisten tun
Gute Profis fragen nach der geschäftlichen Entscheidung, bevor sie die Daten anfassen. Sie definieren Merkmale sorgfältig, testen Annahmen, dokumentieren die Schritte und vermeiden schwache Muster, die in der Produktion nicht bestehen. Außerdem erklären sie ihre Ergebnisse in klarer Sprache, damit auch nicht-technische Beteiligte damit arbeiten können.
Zusammenarbeit in München
Data-Mining-Arbeit in München steht oft in engem Zusammenhang mit Daten aus Fertigung, Automotive, Versicherung, Handel und Mobilität. Manche Aufgaben lassen sich komplett remote erledigen; andere brauchen Workshops vor Ort, wenn Data Owner, Compliance-Team und Fachexperten sich abstimmen müssen. Klare Kommunikation auf Englisch reicht meist aus, während Deutsch bei Projekten mit vielen Stakeholdern helfen kann.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Data-Mining-Experten am häufigsten gestellt werden.
Data Mining wird genutzt, um Muster, Gruppen und Signale in Unternehmensdaten zu finden, die sonst verborgen bleiben. Es hilft bei Aufgaben wie Segmentierung, Betrugserkennung, Nachfrageprognosen und Ursachenanalyse. Der Wert liegt nicht im Modell selbst, sondern in der Entscheidung, die es unterstützt.
Data Mining sucht nach Mustern, die nicht schon in einem Dashboard oder Bericht festgelegt sind. Business Intelligence fasst meist bekannte Kennzahlen zusammen, während Data Mining die Daten untersucht, um neue Zusammenhänge zu entdecken. Viele Projekte nutzen beides: BI für das Monitoring und Mining für tiefere Analysen.
Ein starker Data-Mining-Spezialist bringt in der Regel SQL, Python oder R, Statistik und saubere Datenbereinigung mit. Kenntnisse in Machine Learning, Feature Engineering und Datenvisualisierung helfen sehr. Auch Domänenverständnis ist wichtig, denn Muster helfen nur, wenn sie zum Geschäftskontext passen.
Ein Data-Mining-Projekt braucht einen erfahrenen Spezialisten, wenn die Daten unordentlich sind, die geschäftliche Frage unklar ist oder die Ergebnisse wichtige Entscheidungen beeinflussen. Generalisten können bei einfacher Exploration helfen, aber tiefere Arbeit braucht jemanden, der Annahmen testet und falsche Muster vermeidet. Das ist noch wichtiger, wenn das Ergebnis in einen Live-Prozess einfließt.
Ja, die meiste Data-Mining-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn der Datenzugriff, die Sicherheitsvorgaben und die Kommunikation klar sind. Vor Ort in München ist es hilfreich, wenn Workshops, Stakeholder-Interviews oder der Umgang mit sensiblen Daten eine enge Abstimmung erfordern. Viele Teams nutzen eine Mischung aus beidem.
Data Mining wird oft mit statistischer Analyse, Machine Learning und Business Intelligence verglichen. Statistische Analyse ist meist stärker auf das Testen von Hypothesen ausgerichtet, während Machine Learning oft auf Vorhersage oder Automatisierung abzielt. Data Mining liegt in der Mitte, wenn es darum geht, nützliche Strukturen in Daten zu entdecken.
Achten Sie auf jemanden, der seine Methode klar erklären und zeigen kann, wie Daten bereinigt, Merkmale ausgewählt und Ergebnisse geprüft wurden. Ein starker Data-Mining-Experte dokumentiert Annahmen, vermeidet Overfitting und trennt interessante Muster von nützlichen. Gute Antworten sollten direkt mit der geschäftlichen Frage verknüpft sein, nicht nur mit dem Datensatz.
Die meisten Data-Mining-Projekte nutzen SQL, Python und Notebooks, oft zusammen mit Pandas, scikit-learn oder R-basierten Analysen. Je nach Setup arbeitet der Spezialist auch mit Data Warehouses, ETL-Tools und Visualisierungssoftware. Der genaue Stack ist weniger wichtig als die Fähigkeit, sauber vom Datenzugriff zur Erkenntnis zu kommen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 120 €, was einem Tagessatz von etwa 959 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 91% mindestens einen Master-Abschluss und 18% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 27 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Bank- und Finanzwesen (83%) und Automotive (75%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Data Mining in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (92%) und Produktentwicklung (92%).
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
