Data Science Experten in Berlin
, die komplexe Daten in Entscheidungen verwandeln, in wenigen Minuten mit geprüften Fachkräften vermitteltBeauftragen Sie Experten, die mit Python, SQL und Cloud-Plattformen Prognosemodelle, Empfehlungssysteme und zuverlässige Datenpipelines entwickeln. Erhalten Sie präzisen Zugang zu geprüften, verfügbaren Freelancern für Ihr Data Science Projekt in Berlin.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
Dmitry P.
Letzte Position:
Freelance Digital Marketing Analyst bei Freelance
- Marketingstrategie: End-to-end-Analyse und Bewertung von kanalübergreifenden Marketingkampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg. Mein Fokus liegt darauf, Optimierungspotenziale zu erkennen und klare, umsetzbare Empfehlungen abzuleiten, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen.
- Data Science & KI: Fortgeschrittene prädiktive Modelle (Churn, LTV), Market-Basket-Analysen, Clustering und KI-gestützte Audience Discovery in Echtzeit mit RAG/LLMs.
- Marketing Analytics & Measurement: End-to-end-Attributionsanalyse, Marketing Mix Modeling (MMM), Audience Segmentation, Conversion-Path-Analyse und A/B-Tests über alle wichtigen Plattformen hinweg.
- Data Engineering & Reporting: Aufbau und Betreuung robuster, plattformübergreifender Datenpipelines (BigQuery, GCP) für die Datenkonsolidierung, automatisierte Dashboard-Erstellung und wichtige API-Integrationen.
Bidya B.
Letzte Position:
Product Manager – Payments & Platform bei Pipedrive
CRM- und Umsatzplattform zur Verwaltung von Abrechnungs- und Abonnement-Workflows.
- Skalierte die Zahlungsinfrastruktur über Datenprodukte, den Ausbau von Lastschriftzahlungen und die automatisierte Missbrauchsprävention. Dadurch wurden $416K jährliche operative Einsparungen ($8K/Woche) erzielt, indem redundante Gateway-Aufrufe eliminiert wurden.
- Verantwortete Backlog und Sprint-Umsetzung für autonome Pipelines zur Erkennung von Checkout-Missbrauch und entwickelte Echtzeit-Risikoleitplanken sowie Geschwindigkeitsheuristiken, die Card-Testing-Angriffe blockierten.
- Entwickelte User Stories und Datenabgleichsmechanismen für einen Enterprise-Abrechnungsmigrator. Dadurch wurden unterbrechungsfreie Übergänge von Abonnementstatus erreicht und $60K Infrastrukturkosten eingespart.
- Erweiterte die europäischen Lastschriftfunktionen (SEPA), steuerte squadübergreifende API-Abhängigkeiten und automatisierte die Fehlerbehandlung von Webhooks, um Reibungsverluste im Checkout zu vermeiden.
Özlem A.
Letzte Position:
Lehrbeauftragter bei Whitecliffe University of Applied Sciences
- Unterrichte den Kurs Einführung in Data Science im MBA-Programm
Nikolai G.
Letzte Position:
Clinical Data Manager bei Dr. Falk Pharma
- Nutzung von OpenCode und AI-gestützter Softwareentwicklung zur Konzeption, Implementierung, Überarbeitung, Prüfung und Dokumentation einer durchgängigen RAW/SDTM/ADaM-Pipeline in R für Dr. Falk Pharma (07/2026), einschließlich metadatenbasierter Transformationen, automatisierter Validierungsregeln und QC, Rückverfolgbarkeit sowie reproduzierbarer klinischer Outputs.
Haseeb Z.
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei WPP MEDIA
- Enterprise-Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Anwendungen mit LangChain, LangGraph, Vektordatenbanken, Embeddings und Open-Source-LLMs entworfen und bereitgestellt, die über vLLM auf GCP-GPU-Infrastruktur betrieben wurden.
- Agentic-AI-Workflows mit LangGraph entwickelt, inklusive Planung, Schlussfolgern, Tool-Ausführung, persistenter Speicherung, Sitzungsverwaltung und Human-in-the-Loop-Freigabemechanismen.
- LLM-gestützte Automatisierungssysteme entwickelt, die BigQuery, SQL-Pipelines und externe Werbe-APIs wie Meta, TikTok, Amazon, Snapchat, Google und Pinterest integrieren und manuelle operative Abläufe reduzieren.
- Multi-Agent-AI-Systeme für Enterprise-Analytics- und Entscheidungsunterstützungs-Workflows entworfen, die autonome Aufgabenausführung und intelligente Dateninteraktionen ermöglichen.
- Retrieval-Optimierungsstrategien umgesetzt, darunter Multi-Retriever-Architekturen, semantische Suche, Kontextoptimierung und Query-Verbesserungstechniken, wodurch die Relevanz der Antworten um etwa 40 % verbessert wurde.
- Strukturierte Prompting-Strategien, Function-Calling-Schemata und Validierungs-Workflows entwickelt, um die Zuverlässigkeit von mehrstufigen LLM-Anwendungen zu verbessern.
- Skalierbare AI-Services mit Python, FastAPI, Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery, Docker und cloud-nativen Bereitstellungsarchitekturen entworfen.
Uditha W.
Letzte Position:
Tutor für Data Science bei University of Europe for Applied Sciences
- Unterrichtete Python, Pandas, Datenanalyse, Visualisierung und Power BI für mehr als 250 Studierende.
- Begleitete praktische Projekte von der Datenaufbereitung und explorativen Analyse bis zur Visualisierung und Dashboard-Erstellung.
- Erklärte komplexe analytische Konzepte verständlich für Zielgruppen mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen.
Sejal V.
Letzte Position:
Data & ML Engineering bei Consulting
- Fractional Leadership; Beratung von Startups und Scale-ups in der Wachstumsphase zu Datenstrategie, ML-Produkten und Plattform-Grundlagen
- Aufbau von Entscheidungssystemen für Growth, Personalisierung und Produktexperimente in E-Commerce, Digital Health, Energie und Logistik
- Erforschung von Agentic AI und LLM-basierten Tools für produktionsreife Muster
Mario S.
Letzte Position:
Interim CTO
Über die Sourcegarden GmbH, Mandat laufend. Umstellung der Softwareentwicklung auf agentische Entwicklung in Phasen, von Setup und Piloten bis zu Transformation und Übergabe.
Wolfram K.
Letzte Position:
AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI) bei UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA
- Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
- Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
- Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
- Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
- Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow
Muzamal A.
Letzte Position:
Data Scientist / KI-Berater bei HelmX
- KI- und Data-Science-Lösungen geliefert, darunter LLM-basierte Chatbots und Datenpipelines, wodurch die operative Effizienz verbessert wurde.
- An Produktfunktionen mitgearbeitet, messbare Wirkung erzielt und starke Kundenbeziehungen gepflegt.
Birte L.
Letzte Position:
Product- & Agile-Beraterin bei Selbstständig
- Teams, Unternehmen und Einzelpersonen dabei unterstützen, hervorragende Produktmanager zu werden
- Die richtige Organisation aufbauen, um Kunden- und Unternehmenswert zu schaffen
Raphael M.
Letzte Position:
Gründer / Quant-Entwickler bei Market Maker
- Entwicklung von Krypto-Quant-Strategien, automatisierte Handelsausführung, Onchain-Daten-Client (Ethereum / Solana)
- Entwicklung von Daten- und Handelsarchitekturen für die Bereitstellung von Liquidität
Mathias W.
Letzte Position:
Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit Informationsextraktion bei Mindhopper GmbH
- Versicherungsdienstleister*
Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.
Umsetzung:
- Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
- Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
- ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten
Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.
Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL
Nikunjkumar P.
Letzte Position:
Senior Java Backend Entwickler bei Questax Professionals GmbH
- Als Price Listing Service Team Price für alle Autos und Vans in unterschiedlichen Märkten zur Verfügung stellen
- Marktspezifische Anforderungen anpassen wie Steuern, Government Subventionen, Campaign
- Neue Price für alle neuen Autos und bestehende Autos importieren, synchronisieren und in Reddis Datastore speichern
- Support für unser Produkt und On-Call-Duty
- Tagesgeschäft, Entwicklung neuer Funktionen, Fehlerbehebung
- Pair Programming, Code-Review, Mob Programming
- POC für neue Ideen entwickeln
- Wartung und Erweiterung des Backends
- DevOps-Aufgaben
- Kubernetes-Update ausführen
- Kubernetes-Ressourcen anpassen und weiterentwickeln
- Helm Charts entwickeln und anpassen
- ArgoCD anpassen und updaten
- CI/CD pflegen, anpassen, weiterentwickeln
Yahya S.
Letzte Position:
Odoo-Softwareentwickler & Berater bei KNAUER Wissenschaftliche Geräte GmbH
- Planung und Umsetzung maßgeschneiderter Odoo-ERP-Lösungen zur Unterstützung und Optimierung unternehmensspezifischer Geschäftsprozesse
- Konfiguration und Anpassung von Odoo-Modulen gemäß den individuellen Anforderungen der Kunden, einschließlich Prozessautomatisierung und Datenintegration
- Schulung und Support für Endbenutzer und Administratoren, um die vollständige Nutzung der Odoo-Funktionen sicherzustellen und Anwenderfähigkeiten zu erweitern
- Bereitstellung kontinuierlicher Unterstützung nach der Implementierung, inklusive Fehlerbehebung, Wartung und Updates zur Anpassung an neue Geschäftsanforderungen
- Datenmigration und Integration externer Anwendungen in Odoo-Umgebungen für eine reibungslose, einheitliche Datenlandschaft
- Analyse und Verbesserung bestehender Odoo-Systeme, um die Effizienz zu steigern und die Benutzererfahrung zu optimieren
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Science einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
14 Jahre
Positionsdauer
2,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
79% (Deutschland: 80%)
Doktortitel
21% (Deutschland: 22%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
94% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Data Science 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 Science Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (83%)
- Bildung (52%)
- Professionelle Dienstleistungen (50%)
- Einzelhandel (33%)
- Bank- und Finanzwesen (31%)
- Automotive (30%)
- Gesundheitswesen (30%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (28%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Science abdeckt
Data Science verbindet Statistik, Programmierung und Fachwissen, um nützliche Antworten aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Sie unterstützt Prognosen, Klassifikation, Experimente, Anomalieerkennung und Entscheidungssysteme in den Bereichen Produkte, Betrieb, Finanzen, Gesundheitswesen und Forschung.
Typische Ergebnisse
- Prognosemodelle für Nachfrage, Risiko, Abwanderung oder Conversion
- Empfehlungs- und Personalisierungssysteme
- Kundensegmentierung und Propensity-Analyse
- Versuchsdesign, Messung und Kausalanalyse
- Dashboards und entscheidungsreife Analyseberichte
Gute Arbeit verbindet eine geschäftliche Frage mit einem messbaren Ergebnis. Sie dokumentiert außerdem Annahmen, Grenzen der Daten und wie die Ergebnisse als Grundlage für Maßnahmen dienen sollten.
Tools und Ökosystem
Fachkräfte arbeiten häufig mit Python, SQL, R, pandas, NumPy und scikit-learn. Deep-Learning-Projekte können PyTorch oder TensorFlow nutzen, während Notebooks, Git und CI-Workflows wiederholbare Analysen unterstützen. Cloud-Dienste, Spark, dbt, Airflow, MLflow und Container-Tools helfen Teams dabei, Daten zu verarbeiten und Modelle in großem Maßstab zu betreiben.
Wann Unternehmen Expertise benötigen
Unternehmen holen oft freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn interne Teams vor einer unklaren analytischen Frage, fragmentierten Daten oder einem Modell stehen, das noch nicht in Produktion ist. Sie benötigen möglicherweise gezielte Unterstützung für ein neues Produkt, eine Migration, eine Modellprüfung oder einen vorübergehenden Kapazitätsengpass. In Berlin ist Remote-Arbeit üblich, während Workshops und Termine mit Stakeholdern weiterhin von lokaler Verfügbarkeit sowie klarer Kommunikation auf Englisch oder Deutsch profitieren können.
Woran man Qualität erkennt
Eine starke Fachkraft prüft die Datenqualität, bevor sie einen Algorithmus auswählt. Sie etabliert eine nützliche Ausgangsbasis, verhindert Data Leakage, wählt Kennzahlen mit Bezug zur geschäftlichen Wirkung und testet die Leistung anhand realistischer zukünftiger Daten. Sie erklärt Unsicherheiten in verständlicher Sprache und berücksichtigt Fairness, Datenschutz, Sicherheit, Monitoring und Wartung, statt ein Modell als einmalige Analyse zu behandeln.
Zusammenarbeit mit freiberuflichen Spezialisten
Ein gutes Briefing definiert die zu verbessernde Entscheidung, verfügbare Datenquellen, Lieferanforderungen und Erfolgskriterien. Angrenzende Expertise kann Data Engineering, Analytics Engineering, Softwareentwicklung, Cloud-Architektur, Produktforschung oder Fachwissen umfassen. Erwarten Sie klare Notebooks oder klaren Code, reproduzierbare Pipelines, Modelldokumentation und eine Übergabe, die es dem Team ermöglicht, das Ergebnis nach Abschluss des Projekts zu betreiben.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Data Science am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Data Science hilft Unternehmen, Daten in Prognosen, Klassifikationen, Empfehlungen und messbare Entscheidungen zu verwandeln. Typische Aufgaben umfassen Nachfrageplanung, Betrugserkennung, Kundensegmentierung, Suchranking, medizinische Analysen und die Optimierung von Abläufen.
Data Science ist eine breite Disziplin, die Datenanalyse, statistische Modellierung, Machine Learning und die Vermittlung von Erkenntnissen umfassen kann. Analytics konzentriert sich oft auf die Beschreibung und Diagnose der Leistung, während Machine Learning auf Systeme ausgerichtet ist, die Muster für Prognosen oder Automatisierung lernen.
Ein kompetenter Data Science Spezialist sollte in der Regel mit Python oder R, SQL, Statistik, Datenvisualisierung und Versuchsdesign vertraut sein. Je nach Projekt sind angrenzende Fähigkeiten in Data Engineering, Cloud-Diensten, MLOps, NLP, Deep Learning und fachspezifischer Forschung hilfreich.
Das passende Niveau für Data Science hängt von der Entscheidung, der Datenqualität und der Projektphase ab und nicht von einem festen Zeitraum. Eine fokussierte Analyse kann einen Spezialisten erfordern, während ein Produktionsmodell Erfahrung mit Datenpipelines, Bereitstellung, Monitoring, Governance und der Akzeptanz durch Stakeholder voraussetzt.
Ja. Data Science eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Datensätze, Notebooks, Repositories und Cloud-Umgebungen sicher geteilt werden können. Teams in Berlin bevorzugen für die Anforderungsanalyse, den Zugang zu geschützten Systemen oder die enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Fachexperten möglicherweise trotzdem Workshops vor Ort.
Stellen Sie vor Beginn der Data Science Arbeit die Geschäftsfrage, den Entscheidungsträger, relevante Datenquellen, Zugriffsregeln und das erwartete Lieferformat bereit. Es hilft außerdem, bekannte Datenlücken, bestehende Modelle, technische Einschränkungen und die geplante Nutzung des Ergebnisses im täglichen Betrieb zu erläutern.
Gute Data Science Arbeit verbindet die Wahl von Modell oder Analysemethode mit einem klaren Geschäftsergebnis. Prüfen Sie die Ausgangsbasis, die Validierungsmethode, die Fehleranalyse, die Reproduzierbarkeit, die Dokumentation und den Umgang mit Unsicherheiten. Prüfen Sie anschließend, ob das Ergebnis vom Team, das es nutzen wird, gepflegt und verstanden werden kann.
Data Science ist für Berliner Unternehmen aus den Bereichen Software, Mobilität, Handel, Finanzen, Gesundheitswesen, Medien, Logistik und Forschung relevant. Die Methoden bleiben ähnlich, aber nützliche Merkmale, regulatorische Erwartungen, Datenschutzkontrollen und Erfolgskriterien hängen von der Branche und der zu unterstützenden Entscheidung ab.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 92 €, was einem Tagessatz von etwa 737 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 79% mindestens einen Master-Abschluss und 21% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 14 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (98%), Deutsch (95%) und Spanisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bildung (52%) und Professionelle Dienstleistungen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Produktentwicklung (80%) und Business Intelligence (72%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
