Data-Science-Experten in Frankfurt
in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die Rohdaten in verlässliche Modelle, klare Dashboards und fundierte Entscheidungsgrundlagen für Produkt-, Finanz- und Betriebsteams verwandeln. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freiberuflern.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Data-Science-Experten eingesetzt haben
Khaled Teilab
Letzte Position:
Berater / DevOps-Ingenieur bei Dr. Ing. h.c. F. Porsche Aktiengesellschaft
- Porsche ID ist eine einheitliche digitale Identitätsplattform, die sichere Authentifizierung und nahtlosen Zugriff auf Porsches Online-Dienste, mobile Apps und vernetzte Fahrzeugfunktionen bietet
- Entwarf und implementierte neue Authentifizierungs- und Autorisierungsfunktionen für Benutzer und Systeme
- Stellte hohe Verfügbarkeit, Sicherheit und Performance sicher, um Porsche-Kunden eine einwandfreie digitale Erfahrung zu bieten
- Technologien: Auth0, Angular, Tailwind, AWS, Terraform, GitHub
- Methoden: Scrum und SAFe
Vladimir Filatov
Letzte Position:
IT-Berater bei ITZBund
- ITSM Beratung, Analyse und Optimierung von IT-Kapazitäten mit BMC TSCO / BMC Helix
- Konzepterstellung „Governance-Richtlinien des betrieblichen Kapazitätsmanagements“
Benjamin Rähmer
Letzte Position:
Technischer Leiter bei maincubes Holding & Service GmbH
- Entwicklung und Umsetzung technischer Richtlinien für elektrische und mechanische Systeme
- Aufbau der Organisation für elektrische Sicherheit als verantwortliche Elektrofachkraft (gVEFK)
- Einführung und Betreuung von DCIM und zugehörigen technischen Softwarelösungen
- Entwicklung technischer Lösungen für Lifecycle-Infrastruktur und Kundenprojekte
Kevin Grundmann
Letzte Position:
KI-Strategie & Governance / Freiberufler bei Al Gambit
- Entwickle KI-Strategien und smarte Geschäftsprozesse für Unternehmen, die KI-Initiativen umsetzen.
- Fokus auf pragmatische und vertrauenswürdige KI-Integration mit greifbarem betrieblichem Mehrwert.
Tan Pham
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Eric Bouendeu
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
Ulf Schiebener
Letzte Position:
Innovationsmanager bei Claas
- Steuerung von Innovationsprojekten für KI-basierte Systeme mit Schwerpunkt auf Pflanzenerkennungstechnologie für landwirtschaftliche Anwendungen.
- Vorantreiben von Initiativen zur digitalen Transformation in Softwareabteilungen und Förderung agiler Methoden und Scrum-basierter Arbeitsabläufe.
- Analyse und Optimierung der Team-Infrastruktur, um eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und strategischen Weiterentwicklung zu fördern.
- Pionierarbeit bei der Integration von KI-Technologie in Landmaschinen und damit bedeutende Fortschritte in der Präzisionslandwirtschaft erzielt.
- Entwurf einer cloudbasierten Dashboard-Plattform für Echtzeit-Datenzugriff und Entscheidungsfindung im Feldmanagement.
- Entwicklung kamerabasierter GPS-Systeme für Traktoren zur Verbesserung der Feldanalysefunktionen.
- Erstellung und Implementierung von KI-Schnittstellen zur Vorverarbeitung von Bilddaten und Gewährleistung einer nahtlosen Übermittlung von Statistiken über LTE in die Cloud.
- Innovation cloudbasierter Dashboard-Plattformen durch Einführung modernster Technologiekonzepte und Koordination funktionsübergreifender Teams zur Umsetzung der Projektvisionen.
Werner Keil
Letzte Position:
Testkoordinator, Designer und Ingenieur bei IBM
- Testen des SekIDP und verwandter Komponenten
- Testdesign, -durchführung und -automation, Microservices, GitHub Enterprise, Eclipse, Katalon Test Platform, API-Tests, Confluence 8, JIRA/Xray, Draw.io, Swagger/OpenAPI, Postman, Docker, Kubernetes, Podman, PuTTY, E-Health, Telematik, Gematik-Standards, ePA, E-Rezept, sektoraler IDP, Verschlüsselung, XaDES, PaDES, DICOM, HL7, FHIR, IHE, ICD, SSO, SAML/Shibboleth, OAuth, Smartcards, JWT, Zwei-Faktor-Authentifizierung auf Android und iOS, Wireshark, BrowserStack, Cypress, gRPC, REST, SOAP, WS-Security, Linux-Shell, PowerShell, SSH/SSL, Java, Kotlin, Cordova, Gradle, Groovy, Python, TypeScript
Kamran Virk
Letzte Position:
Agiler Delivery Manager bei Sparecodes Incorporation
- Sehr erfolgreiche Tätigkeit in der Rolle des leitenden Datenanalyse-Experten bei einem US-Startup im Bereich Unternehmensberatung.
- Verwaltung der Erwartungen der Interessengruppen durch Sicherstellung der Lieferdynamik des Teams unter Nutzung von Agilen und Lean Praktiken.
- Schulung und Zusammenstellung internationaler Offshore Data Science Teams, bestehend aus DevOps Ingenieuren, BI Entwicklern und Spezialisten für den technischen Support.
- Als Datenanalyse-Experten von Sparecodes verbessern wir die Geschäftsergebnisse unserer Kunden durch Anforderungsmanagement, Entwicklung des Dashboards und Reports, Migration, Automation und Produktionsunterstützung unter Nutzung von IBM Cognos, AWS, SAP, Oracle, Teradata, CRM, ERP, Confluence und Microsoft.
- Effizientes Coaching und Mentoring für internationale und multikulturelle Teams in einer Remote-Umgebung zum Lernen und Wissensaustausch, Training der neuen Tools und Techniken, Agilen Best Practices, interne und externe Kommunikation und Präsentationsfähigkeiten.
- Effiziente Koordination der technischen Abläufe, einschließlich Verwaltung und Umsetzung von Projektänderungen sowie Kontrollprozessen.
- Förderung eines starken Team-Engagements und gezielte Unterstützung bei der beruflichen Weiterentwicklung von Mitarbeitenden inklusive Business Change Management durch Coaching.
- Verbesserte Projektstatusberichte durch Einblick in Teamproduktivität, Vorhersagbarkeit und Backlog burndown sowie verbesserte Projektergebnisse.
- Leitete erfolgreich die Koordination und Implementierung von Softwarelösungen für Kunden im Maschinenbau, einschließlich der Integration von Automatisierungssystemen und Anpassung individueller Kundenanforderungen.
Helge Bredow
Letzte Position:
Solution Architekt bei Deutsche Bahn
- Verantwortlich für die End-to-End-Anwendungs- und Integrationsarchitektur für das Programm zur Digitalisierung Instandhaltung der S-Bahn Hamburg. Ein Highlight ist die Einführung von Robotern und fest installierten Kameratoren zur Automatisierung der Fahrzeuginspektionen, sodass KI-Bildalgorithmen den Zustand der Züge während des Betriebs bewerten können.
- Die Deutsche Bahn ist eine der weltweit größten Implementierungen von SAP PM, das eine zentrale Komponente dieser Digitalisierung darstellt.
Eduard Van Kleef
Letzte Position:
Leiter Workshop „Einführung von KI Entwicklungstools“ bei Softwareunternehmen in Wiesbaden
- Vortrag zur Einführung in generische K.I. und Large Language Models
- Erläuterung rechtlicher Rahmenbedingungen (EU AI Act, US CLOUD Act, DSGVO)
- Systematische Betrachtung von KI-Tools entlang des SDLC und Holistische Systeme
- Vergleich On-Prem LLMs vs. cloudbasiert sowie Change-Management und Betriebsrat
- Moderation der Diskussion und Ableitung nächster Schritte für die Einführung von KI Entwicklungstools
Mathew Divine
Letzte Position:
Data Science Expert and AI Strategist bei Freelancer
- Erstellte eine API zum Import, zur Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, wodurch eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard möglich wurde
- Setzte die API in AWS Lightsail Container-Services ein, automatisierte CI/CD mit GitHub Actions und sicherte die Stabilität durch pytest Unit- und Integrationstests
- Entwarf und entwickelte einen umfassenden Online-Kurs zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachleute und Lernende und erstellte dazu Lehrvideos und interaktive Jupyter-Notebooks
- Setzte OBS und professionelle Audioausrüstung ein, um Video- und Audiomaterial in hoher Qualität zu gewährleisten
- Leitete ein CRM-Daten-Normalisierungs- und Bereinigungsprojekt, das über ein Sankey-Diagramm visualisiert wurde, um das Kundenverständnis und die Pipeline-Entwicklung zu unterstützen
- Implementierte und validierte eine genAI-gesteuerte Web-Crawling-Strategie auf AWS und stellte Datenqualität, Skalierbarkeit und CRM-Datenanreicherung sicher
Hamid Manesh
Letzte Position:
Leiter Operations bei transact – AI-native company intelligence
Verantwortlich für Aufbau und Skalierung der Operations
Definition der globalen Digitalstrategie und Roadmap
Tätigkeit als Product Owner für die KI-Anwendungen
Entwicklung und Pflege strategischer Netzwerke zur Unterstützung von Veränderungen bei Kunden
Zuständig für Kundenprojekte und Change Management
Product Owner einer KI-nativen Anwendung, die Research-Zyklen von 2 Wochen auf 1–2 Tage verkürzt
Einführung eines KI-Agents zur Optimierung von Firmen- und Marktanalyseprozessen
Aufbau strategischer Partnerschaften mit großen Daten- und Technologieanbietern
Lieferung von Kundenprojekten im vereinbarten Umfang, Zeitrahmen und Budget
Andreas Schenk
Letzte Position:
Projektmanagement, Entwicklung und Test- (Fehler-)Management bei safarica.com
- Erstellung und Umsetzung einer mehrsprachigen, relationalen MariaDB-Datenbank, um die Anforderungen eines Buchungssystems für Safaris in Afrika abzubilden
- Testen der Front- und Backend-Funktionalität, Registrierung von Kunden und Lieferanten, des Redaktionssystems und des Zahlungsworkflows
- Fehler-Management und Dokumentation via BugHerd
- Implementierung einer automatischen internen Bereitstellung der Lieferungen eines externen Unternehmens mittels Bash-Skripten
- Koordination externer Firmen in der Rolle des Projektmanagers (Stakeholder-Management)
Christian Hackel
Letzte Position:
Senior Projektmanager bei Geodis
- Leitung von Transformationsprogramm im Bereich Corporate Finance & Einkauf in 25+ Ländern
- End-to-End Implementierung von SAP S/4HANA und Coupa für 60 regionale Gesellschaften
- Integration nach Unternehmensakquisitionen inkl. Finanzberichterstattung, HR-Systemen und Governance
- Steuerung funktionsübergreifender Teams, Change-Management und Einbindung von Stakeholdern
- Post-merger Integration in enger Abstimmung mit dem Betriebsrat in der Einführung von IT-Systemen und DSGVO-Themen
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Science-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
81% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
67% (Deutschland: 78%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 22%)
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
96%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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-Science-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
Worum es geht
Data Science verwandelt Rohdaten in Entscheidungen. Es verbindet Statistik, Programmierung und Fachwissen, um Muster zu erkennen, Ideen zu testen und Modelle zu bauen, die Planung und Automatisierung unterstützen. Unternehmen setzen es ein, wenn Tabellenkalkulationen nicht mehr ausreichen und sie klare Antworten aus großen oder unübersichtlichen Datensätzen brauchen.
Typische Aufgaben
- Datenbereinigung, Feature-Design und Aufbereitung von Datensätzen
- Explorative Analyse und Auswertung von Experimenten
- Prognosen, Klassifikation und Erkennung von Anomalien
- Dashboards und Berichte für Business-Teams
- Python-, R-, SQL- und notebook-basierte Workflows
Kern-Stack
Starke Spezialisten arbeiten in der Regel mit Python, pandas, NumPy, scikit-learn und Jupyter. Sie kennen außerdem SQL, Versionskontrolle und grundlegende Cloud-Daten-Tools. In vielen Projekten verbinden sie Analysen mit Data Engineering, BI und Machine-Learning-Pipelines, damit die Ergebnisse produktiv genutzt werden können.
Wann Unternehmen beauftragen
Teams holen sich freiberufliche Hilfe, wenn sie einen klaren Analysepfad, eine Modellprüfung oder Unterstützung für ein zeitkritisches Projekt brauchen. Das passiert oft vor einem Launch, während einer Migration oder wenn ein Produktteam bessere Signale aus Kunden- oder Betriebsdaten benötigt. In Frankfurt ist das häufig bei Finanz-, Logistik- und Enterprise-Software-Projekten der Fall.
Was gute Spezialisten tun
Gute Profis stellen vor dem Schreiben von Code präzise Fragen. Sie definieren das Geschäftsproblem, prüfen die Datenqualität und erklären Annahmen in klarer Sprache. Außerdem dokumentieren sie die Arbeit so, dass interne Teams die Analyse wiederverwenden, Modelle neu trainieren oder ein Notebook erweitern können, ohne von vorn zu beginnen.
Die richtige Passung wählen
Achten Sie auf Experten, die von der Datenerfassung bis zur Erkenntnis ohne ständige Anleitung arbeiten können. Sie sollten Modellierungsabwägungen, Validierung und den Umgang mit Unsicherheit verstehen. Wenn das Projekt remote läuft, stellen Sie sicher, dass sie über Zeitzonen hinweg klar zusammenarbeiten können und bei Bedarf trotzdem gut mit lokalen Teams in Frankfurt arbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data-Science-Experten am häufigsten aufkommen.
Ein starker Data-Science-Spezialist hilft dabei, unübersichtliche Daten in Entscheidungen zu verwandeln. Dazu können explorative Analysen, Prognosen, Klassifikation, Anomalieerkennung und klare Berichte für nicht-technische Teams gehören. Die beste Arbeit verknüpft die Analyse direkt mit einer geschäftlichen Frage und nicht nur mit einem Notebook voller Diagramme.
Data Science konzentriert sich darauf, Daten zu verstehen, Hypothesen zu testen und Modelle oder Analysen zu erstellen, die ein Geschäftsproblem beantworten. Machine-Learning-Engineering dreht sich eher um Produktionssysteme, Deployment und darum, Modelle zuverlässig am Laufen zu halten. Viele Projekte brauchen beides, aber es ist nicht dasselbe Skillset.
Python ist in vielen Data-Science-Projekten das häufigste Tool, aber allein reicht es meist nicht aus. Ein guter Spezialist braucht außerdem SQL, Statistik, Fähigkeiten zur Datenbereinigung und die Fähigkeit, Ergebnisse klar zu erklären. Für einige Teams sind auch R, BI-Tools oder Cloud-Datendienste wichtig.
Data-Science-Arbeit kann von einfacher Analyseunterstützung bis zu komplexer Modellierung reichen. Eine kleine Reporting- oder Explorationsaufgabe braucht vielleicht einen Spezialisten mit starken Fähigkeiten in Datenaufbereitung und Kommunikation, während ein Prognosemodell tiefere Statistik- und Validierungskenntnisse erfordert. Die richtige Passung hängt von der Datenqualität und der Entscheidung ab, die das Team treffen muss.
Ja, Data Science eignet sich oft gut für Remote-Arbeit, weil ein großer Teil der Arbeit in Code, Notebooks und geteilten Dokumenten stattfindet. Remote-Zusammenarbeit funktioniert am besten, wenn der Datenzugriff klar ist und das Team Ergebnisse regelmäßig prüfen kann. Vor-Ort-Zeit kann trotzdem helfen, wenn Stakeholder Workshops brauchen oder eine schnellere Abstimmung in Frankfurt sinnvoll ist.
Bei Data Science beginnt Qualität mit der richtigen Problemdefinition und dem Verständnis der Daten, nicht nur mit der Modellgenauigkeit. Achten Sie auf einen sorgfältigen Umgang mit fehlenden Werten, sinnvolle Validierung, lesbaren Code und klare Erklärungen zu Grenzen und Abwägungen. Gute Spezialisten dokumentieren außerdem Annahmen, damit die Arbeit später wiederverwendet werden kann.
Ein Data-Science-Spezialist bringt oft SQL, Statistik, Datenvisualisierung und grundlegendes Machine-Learning-Wissen mit. Je nach Projekt kennt er oder sie auch Cloud-Daten-Tools, Experimentiermethoden oder Grundlagen des Data Engineering. Diese angrenzenden Fähigkeiten sind wichtig, wenn die Analyse in ein breiteres Produkt- oder Reporting-Setup überführt werden muss.
Wählen Sie Data Science, wenn Sie Prognosen, Mustererkennung oder tiefere Analysen brauchen, die über Standard-Reporting hinausgehen. BI ist großartig, um bekannte Kennzahlen zu verfolgen, beantwortet aber meist keine offenen Fragen und baut keine Modelle aus historischen Daten. Wenn das Team erklären muss, warum etwas passiert ist oder was als Nächstes wahrscheinlich passiert, ist Data Science die bessere Wahl.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 106 €, was einem Tagessatz von etwa 852 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 81% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (96%) und Französisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bank- und Finanzwesen (52%) und Automotive (39%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (78%) und Projektmanagement (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Science-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
