Data Science Experten in Düsseldorf
für bessere Entscheidungen finden, in wenigen Minuten mit geprüften Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die komplexe Daten mit Python, SQL, Machine Learning und Cloud-Datentools in zuverlässige Prognosen, Empfehlungssysteme und Business-Dashboards verwandeln. Erhalten Sie eine schnelle, präzise Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern für Remote- oder Vor-Ort-Arbeit.
Lerne FRATCH Experten in Düsseldorf kennen, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
Murad K.
Letzte Position:
Senior AI/ML-Ingenieur bei Quantistry GmbH
- Leitete die ganzheitliche Umsetzung von ML-/KI-Anwendungen für die QuantistryLab-Simulationsplattform – von der Anforderungsdefinition und Lösungsplanung über Entwicklung, Tests und Bereitstellung bis zur Unterstützung im Produktivbetrieb. Dabei koordinierte ich die Zusammenarbeit der Back-End-, DevOps- und ML-Teams.
- Entwarf und implementierte ein System zur Suche nach Verbindungen mit einem LLM mit offenen Gewichten, dem Agenten-Framework Pydantic AI und dem Model Context Protocol (MCP) und stellte es über FastAPI-Endpunkte bereit.
- Stellte den LLM-Service auf Basis von vLLM auf Kubernetes bereit und konfigurierte ihn.
- Entwickelte CI/CD-Pipelines und Helm-Charts, um Bereitstellungen in Staging- und Produktionsumgebungen zu automatisieren.
- Ergänzte das Suchsystem um OpenTelemetry-Spans und -Traces und integrierte es in die Observability-Plattform Honeycomb, um die Latenz einzelner Komponenten und Funktionsfehler zu überwachen.
- Entwickelte einen benutzerdefinierten Evaluierungsdatensatz und setzte Auswertungen für die Relevanz der Suchergebnisse, die Richtigkeit der Antworten, die Genauigkeit von Tool-Aufrufen und den Erfolg der Aufgaben von Anfang bis Ende um.
- Verkürzte die Vorhersagezeit für Infrarotspektren um 83 % (von 60 auf 10 Minuten), indem ich ein quantenmechanisches Modell durch ein vortrainiertes graph-neuronales Netzwerk ersetzte. Ich trainierte das Modell mit PyTorch weiter, entwickelte und containerisierte die Inferenzpipeline mit Docker und integrierte sie in die Plattform.
- Implementierte eine MLflow-Modellregistrierung mit MinIO-gestützter Artefaktspeicherung.
- Beriet Vertriebs- und Wissenschaftsteams zu ML-/KI-Anwendungen für potenzielle Kundenprojekte und brachte technisches Fachwissen in die Entwicklung vorgeschlagener Lösungen und Prototypen ein.
Technologien: AWS, Hetzner, Kubernetes, Helm, Docker, vLLM, Pydantic AI, MCP, Qwen, Llama 3, MLflow, MinIO, GitHub Actions, Python, FastAPI, OpenTelemetry, Honeycomb, PyTorch, Polars, pytest
Ehsan M.
Letzte Position:
BI-Entwickler bei Telekommunikationsinfrastruktur
- Sammeln und Analysieren von Anforderungen in enger Zusammenarbeit mit den Fachbereichen, um datengesteuerte Lösungen und skalierbare PowerBI Reporting Infrastrukturen zu entwickeln.
- Durchführung detaillierter Fehleranalysen und Optimierungen bestehender semantischer und Datenmodelle, um eine robuste Datenarchitektur und hohe Datenqualität sicherzustellen und das PowerBI Reporting zu verbessern.
- Entwicklung und Implementierung skalierbarer ETL-Prozesse zur Datenaufbereitung und -integration.
- Aufbau eines Wikis für Tabellen- und View-Beschreibungen sowie PowerBI PowerQuery- und KPI-Dokumentationen, um ein einheitliches Verständnis der Datenstrukturen und Kennzahlen zu gewährleisten.
Stephan S.
Letzte Position:
Leiter Digitale Transformation EMEA bei Rhenus Air & Ocean Management GmbH
Verantwortlich für die Steuerung der digitalen Transformation und die Ausrichtung der Landesorganisationen am Rhenus-Plattformmodell
Die Roadmap für die digitale Transformation in fünf Ländern initiiert und dabei die Abstimmung mit der globalen Gruppenstrategie sichergestellt
Ein leistungsstarkes Team für digitale Transformationsberatung aufgebaut und geführt, die Delivery-Kapazität von einem auf drei Value Streams erweitert und damit die Roadmap von 3 auf 2 Jahre beschleunigt
Als strategischer Ansprechpartner für 5 Landesorganisationen agiert und eine gruppenweite, funktionsübergreifende Abstimmung sichergestellt
Business Analysis in einen agilen Ansatz neu definiert und die Time-to-Value für die Plattformharmonisierung um 50 % reduziert
Ehsan A.
Letzte Position:
Klinischer Data Scientist bei Freiberuflich
- Durchführung von Datenmanagement und statistischer Analyse für klinische Studien im Auftrag von CROs.
- Gastdozent an der Ivancity University in Paris mit Schwerpunkt auf Datenanonymisierungstechniken und Statistical Disclosure Control.
- Erbringung wissenschaftlicher und medizinischer Schreibdienstleistungen für Pharmaunternehmen.
- Durchführung von Optical-Mapping-Datenanalysen und Entwicklung von Softwaretools mit Fokus auf Algorithmusoptimierung und technischem Support.
Amir F.
Letzte Position:
Senior Projektmanager – Daten, KI & digitale Transformation I Kundenbereitstellung bei Unabhängige / Fortune-500-Kunden
- Führung von KI-Programmen und Dateninitiativen von PoC/MVP bis zum Rollout und Sicherstellung der Betriebsbereitschaft, Governance und Geschäftsakzeptanz.
- Aufbau pragmatischer KI-Governance-Frameworks für eine konforme und skalierbare KI-Umsetzung.
- Zusammenarbeit mit Data-Science-, Engineering- und Produktteams zur Bereitstellung KI-gestützter Lösungen auf unternehmensweiten Datenplattformen.
- Definition von Delivery-KPIs und Erfolgskennzahlen zur Sicherstellung messbaren Geschäftsnutzens.
- Führung von funktionsübergreifenden, standortübergreifenden Teams in komplexen Erstprojektumgebungen, inklusive Risikomanagement, Abhängigkeitssteuerung und Stakeholder-Erwartungen.
- Unterstützung bei der Lösungsabgrenzung und Aufwandsschätzung in Zusammenarbeit mit Consulting- und Delivery-Teams.
Aziz A.
Letzte Position:
Senior Data Scientist & KI-Ingenieur Berater bei Lialab SAS
- Bei Groupama: Entwicklung mehrerer Chatbots auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Optimierung der internen Prozesse und der Kundenkommunikation.
- Bei PwC: Aufbau eines KI-Labors und Entwicklung verschiedener KI-Anwendungsfälle (Anwendungsfälle).
- Bei La Poste: Analyse und Verbesserung der Datenqualität im Data Lake.
- Bei ARTE TV: Entwicklung eines Empfehlungssystems auf Basis von NLP für eine bessere Content-Entdeckung.
Yasaman N.
Letzte Position:
Forschungsdatenwissenschaftler bei RWTH Aachen University
- Führte groß angelegte Datenanalysen an umfangreichen Ereignisdaten durch, indem statistische Modellierung und Zeitreihenmethoden eingesetzt wurden, um schwache Signale in verrauschten Umgebungen zu erkennen
- Entwickelte und pflegte skalierbare Python-Datenpipelines für reale und simulierte Datensätze und optimierte die Signalerkennung sowie die Hintergrundabschätzung in großem Maßstab
- Wandte fortgeschrittene statistische Inferenzmethoden (wahrscheinlichkeitsbasierte Modellierung, Hypothesentests) an, um quantitative Entscheidungen zu unterstützen
- Setzte Datenverarbeitungs-Workflows mit Slurm auf HPC-Clustern ein und ermöglichte so parallele Analysen und Batch-Ausführungen in großem Maßstab
- Erstellte reproduzierbare, versionskontrollierte Datenworkflows mit Python, Bash und Git, um Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten
- Übersetzte komplexe experimentelle Daten in umsetzbare Erkenntnisse, um quantitative Entscheidungen zu ermöglichen
Sara W.
Letzte Position:
Daten-Spezialist für Recruiting & Employer Branding bei Sipgate
- Leitete den gesamten Einstellungsprozess mit Fokus auf datengestützte Entscheidungen.
- Analysierte Recruiting-Daten mithilfe von Excel und ATS, um Prozesse effektiv zu optimieren.
Steffen H.
Letzte Position:
Koordinator IT-Controlling & Einkauf bei Fiege Logistik Stiftung & Co. KG
- Agiles Arbeiten im IT-Controlling und Einkauf inklusive Projekt zum Aufbau von IT-Einkaufsstrukturen
- Monatsabschluss inklusive Prognose, Budgeterstellung inklusive Kalkulation von IT-Leistungsscheinen, Ad-hoc-Analysen
- Erstellung und Verteidigung von Business Cases, Top-Management-Reporting, kaufmännische Bewertung neuer IT-Anforderungen und Verträge
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Science einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
5 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Professionelle Dienstleistungen, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 80%)
Doktortitel
13% (Deutschland: 22%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Persisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Düsseldorf 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 Düsseldorf, 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.
- Bank- und Finanzwesen (56%)
- Professionelle Dienstleistungen (44%)
- Informationstechnologie (IT) (33%)
- Transport und Logistik (33%)
- Bildung (22%)
- Energie (22%)
- Versicherung (22%)
- Fertigung (22%)
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, Fachwissen und Machine Learning, um aus Rohinformationen nutzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Fachleute bereiten Daten auf, erkennen Muster, prüfen Annahmen und erstellen Modelle, die Entscheidungen unterstützen. Ihre Arbeit kann Prognosen, Betrugserkennung, Kundensegmentierung und die operative Planung verbessern.
Was damit entwickelt wird
Data Science kommt in Produkten und internen Systemen zum Einsatz, die Vorhersagen, Klassifizierung oder Messungen benötigen. Typische Ergebnisse sind Nachfrageprognosen, Churn-Modelle, Empfehlungslogik, Anomalieerkennung, Frameworks für Experimente und analytische Dashboards.
- Kundenverhalten und Geschäftsnachfrage vorhersagen
- Ungewöhnliche Transaktionen oder operative Ereignisse erkennen
- Modelle für Ranking, Bewertung und Empfehlungen entwickeln
- Experimente in messbare Produktentscheidungen verwandeln
Tools und Ökosystem
Die meisten Projekte nutzen Python oder R für Analysen und Modellierung sowie SQL für Abfragen strukturierter Daten. Zu den gängigen Bibliotheken gehören pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch und TensorFlow. Gute Spezialisten arbeiten außerdem mit Notebooks, Git, APIs, Docker, Orchestrierungstools und Cloud-Services für Datenspeicherung, Training und Bereitstellung.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung, wenn interne Teams ein Modell, eine klare analytische Grundlage oder Hilfe beim Übergang von einem Prototyp zu einem zuverlässigen Service benötigen. Der Bedarf kann bei einer Produkteinführung, einer Datenmigration, einer Prognoseinitiative oder einer Überprüfung der Modellleistung entstehen.
- Geschäftsfragen bleiben unklar oder lassen sich nur schwer messen
- Datenqualität blockiert Reporting oder Machine-Learning-Arbeit
- Ein Prototyp benötigt Validierung, Bereitstellung oder Überwachung
- Bestehende Modelle müssen verbessert oder unabhängig geprüft werden
Arbeiten in Düsseldorf
In Düsseldorf kann Data Science Branchen wie Einzelhandel, Logistik, Fertigung, Finanzen und Telekommunikation unterstützen. Freiberufliche Fachleute können remote mit verteilten Teams zusammenarbeiten oder vor Ort tätig sein, wenn der Zugang zu Stakeholdern, operativen Daten oder lokalen Prozessen wichtig ist. Eine klare Kommunikation auf Englisch oder Deutsch sollte vor Projektbeginn vereinbart werden.
Was gute Fachleute mitbringen
Gute Fachleute verbinden technische Entscheidungen mit einem messbaren Geschäftsergebnis. Sie prüfen Datenquellen, wählen passende Methoden für das Problem, erklären Unsicherheiten und dokumentieren Annahmen. Außerdem berücksichtigen sie Modelldrift, Verzerrungen, Datenschutz, Reproduzierbarkeit und den praktischen Weg von der Analyse in die Produktion. Qualität zeigt sich in transparenter Bewertung, wartbaren Abläufen und Ergebnissen, mit denen Stakeholder arbeiten können.
Häufig gestellte Fragen
Die wichtigsten Details zu Data Science, aus den Fragen, die uns am häufigsten erreichen.
Data Science wird eingesetzt, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und Systeme zu entwickeln, die Ereignisse vorhersagen, klassifizieren, bewerten oder erkennen. Unternehmen nutzen sie für Prognosen, Kundenanalysen, Betrugsprävention, Empfehlungen, Prozessverbesserungen und Experimente.
Data Science verbindet häufig statistische Analysen, Softwareentwicklung und Machine Learning, um offene Fragestellungen zu bearbeiten. Business Intelligence konzentriert sich meist auf das Reporting bekannter Kennzahlen, während klassische Statistik möglicherweise stärker auf Schlussfolgerungen und Erklärungen als auf produktive Vorhersagesysteme ausgerichtet ist.
Ein guter Data Science-Spezialist kann zusätzlich Kenntnisse in SQL, Data Engineering, Cloud-Services, Softwaretests und Datenvisualisierung mitbringen. Fachwissen, Versuchsplanung und die Fähigkeit, Einschränkungen von Modellen zu erklären, sind für nützliche Ergebnisse ebenso wichtig.
Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Problem, der Datenqualität und den Erwartungen an die Umsetzung ab. Eine fokussierte Analyse kann einen Spezialisten benötigen, der selbstständig mit Statistik und Python arbeitet, während ein produktives Modell zusätzlich Erfahrung mit Bereitstellung, Überwachung, Sicherheit und teamübergreifender Zusammenarbeit erfordert.
Ja. Data Science-Projekte funktionieren oft gut remote, wenn Datenzugriff, Dokumentation und die Verfügbarkeit der Stakeholder organisiert sind. Vor-Ort-Termine in Düsseldorf können bei vertraulichen Informationen, der Untersuchung von Prozessen und Workshops dennoch hilfreich sein, besonders zu Beginn der Zusammenarbeit.
Beurteilen Sie, ob der Spezialist ein klares Geschäftsziel definiert, die Datenqualität prüft und eine Bewertungsmethode wählt, die der tatsächlichen Nutzung entspricht. Gute Data Science erklärt Zielkonflikte, testet gegen eine aussagekräftige Baseline und dokumentiert, wie die Ergebnisse nach der Umsetzung gepflegt werden.
Data Science ist umfassender als Machine Learning. Machine Learning ist eine von mehreren Methodengruppen darin, neben Datenaufbereitung, statistischem Denken, Visualisierung, Experimenten und Kommunikation. Manche Projekte benötigen überhaupt kein Vorhersagemodell.
Ein Data Science-Freelancer sollte klären, welche Entscheidung durch die Arbeit unterstützt werden soll, welche Datenquellen verfügbar sind, welche Zugriffsbeschränkungen gelten, welche Erfolgskriterien bestehen und wem das fertige System gehört. Außerdem sollte festgelegt werden, wie Ergebnisse geprüft werden und ob das Ergebnis eine Analyse, ein Modell oder ein produktionsreifer Service ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 91 €, was einem Tagessatz von etwa 729 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Dusseldorf, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Persisch (44%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (56%), Professionelle Dienstleistungen (44%) und Informationstechnologie (IT) (33%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Dusseldorf, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (67%), Informationstechnologie (IT) (56%) und Produktentwicklung (56%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Science 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
