Data Science Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Daten in Prognosen, Dashboards und Entscheidungsgrundlagen verwandeln. Von Python- und SQL-Workflows bis hin zu Modellvalidierung, Feature Engineering und Analytics-Umsetzung bekommen Sie geprüfte, verfügbare Freelancer schnell und passgenau vermittelt.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
Felix Kluge
Letzte Position:
Senior Data Scientist bei Novartis Pharma AG
- Leitete die Implementierung und Validierung digitaler Technologien zur Erfassung der Mobilität im realen Umfeld in klinischen Studien mit hohen Compliance-Raten
- Leitete eine funktionsübergreifende Initiative, die klinische und Data-Science-Teams zusammenführte und die Integration digitaler Technologien mit strategischen Zielen abstimmte
- Entwickelte innovative Algorithmen zur Analyse von Sensordaten, nutzte Zeitreihendaten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen
- Entwarf und implementierte prädiktive Modelle mit Machine Learning und integrierte Daten digitaler Geräte mit klinischen Datensätzen
- Erstellte Dashboards und Berichte für strategische Erkenntnisse und sorgte für effektive Datenqualitätssicherung und Visualisierung in klinischen Studien
- Sicherte die Reproduzierbarkeit von Data-Science-Workflows durch robuste Coding-Praktiken, umfassende Dokumentation und Versionskontrolle
- Co-leitete explorative statistische Pläne für digitale Biomarker und förderte so das Verständnis und die Anwendung digitaler Technologien in der Gesundheitsforschung
- Beriet klinische Teams als Fachexperte für digitale Technologien und unterstützte so die strategische Integration und effektive Nutzung in klinischen Studien
- Managte die Einbindung von Stakeholdern durch Zusammenarbeit mit internen und externen Partnern, einschließlich Auftragsforschungsinstituten und Technologielieferanten
- Beeinflusste Entscheidungsprozesse durch Präsentation von Analysen und Ergebnissen auf verschiedenen Managementebenen und gegenüber Stakeholdern und hob dabei umsetzbare Erkenntnisse und Konsequenzen hervor
- Streute Wissen durch begutachtete Publikationen
Pawan Saxena
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Uddipan Basu Bir
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Ashmi Jha
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Myrix Labs
- Entwickelte leistungsstarke APIs mit FastAPI und MongoDB und integrierte Live-Wetterdaten (NOAA, NWS).
- Entwickelte einen KI-Chatbot mit OpenAI-APIs – kontextbezogen nach Standort, Beruf und Interessen.
- Erstellte Admin-Dashboard-APIs für Echtzeit-Überwachung und unterbrechungsfreie Konfiguration.
- Integrierte Stripe Embedded Payments mit sicheren Transaktionen und Abonnementverwaltung über Webhooks.
Vasuraj Bhatia
Letzte Position:
Cloud-Datenanalyst bei Bhatia Reply
- Analysierte über 50.000 Kundendatensätze mit SQL und Python in einem Cloud-Service-Unternehmen und identifizierte Trends
- Erstellte interaktive Tableau-Dashboards für Vertriebs- und Marketing-Stakeholder, wodurch Berichte verkürzt wurden
- Entwickelte ARIMA- und AutoARIMA-Zeitreihenmodelle zur Prognose der AWS-Ressourcenauslastung, wodurch Kosten gesenkt wurden
- Automatisierte ETL-Pipelines mit Python und verbesserte die Workflow-Effizienz um 20 % für skalierbare Daten
- Kooperierte mit DevOps-Teams, um 3 Machine-Learning-Modelle mit Docker in der Produktion bereitzustellen
Ekaansh Khosla
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Anshul Pandey
Letzte Position:
BSc Künstliche Intelligenz bei Friedrich Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
- Aktuelle Note: 1,4.
- Angewandte Programmierung in der Signalverarbeitung: Fourier-Transformation, Filterung, VisPy und NumPy.
- FAUST WebSecurity Workshop.
- Praktische Erfahrung mit LLMs, angewandter Data Science und Datenanalyse.
- Versiert in Python, PyQt5, C++, MS Office, Git, Pandas, NumPy, VisPy, JavaScript, CSS, Maschinelles Lernen und HTML.
Maria Emde
Letzte Position:
Zertifikat zur Weiterbildung in Data Science bei IU Akademie (IU Internationale Hochschule GmbH)
- Ein Modul entspricht einem Arbeitsaufwand von 150 Unterrichtseinheiten.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Science einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
7 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
1,4 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
5 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 96%)
Master-Abschluss oder höher
71% (Deutschland: 78%)
Doktortitel
14% (Deutschland: 22%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 96%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Nürnberg 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 Nürnberg, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Data Science verbindet Statistik, Programmierung und Fachwissen, um aus Rohdaten nützliche Entscheidungen zu machen. Es wird für Prognosen, Kundenanalysen, Anomalieerkennung und operative Berichte eingesetzt. Häufige Stacks sind Python, R, SQL, Notebooks und Cloud-Daten-Tools.
Typische Aufgaben
- Datenbereinigung und -aufbereitung
- Explorative Analyse und Feature-Arbeit
- Vorhersagemodelle und Validierung
- Dashboards, Berichte und KPI-Tracking
- Versuchsdesign und A/B-Analysen
Wichtige Fähigkeiten
Starke Spezialisten trainieren nicht nur Modelle. Sie formulieren die Geschäftsfrage, wählen die richtige Methode, erklären Ergebnisse klar und prüfen auf Bias, Leakage und schwache Datenqualität. Gute Kommunikation ist genauso wichtig wie technische Tiefe.
Wann Unternehmen beauftragen
Teams holen sich freiberufliche Expertise, wenn Datenarbeit schnell starten muss, wenn ein Projekt zusätzliche Unterstützung braucht oder wenn dem internen Team eine bestimmte Methode fehlt. Das passiert oft bei der Bereinigung alter Datensätze, Modellprüfungen, Berichten für das Management oder einer einmaligen Analyse mit klarer Deadline.
Tools und Ökosystem
Data-Science-Projekte setzen oft auf Python-Bibliotheken wie pandas, NumPy, scikit-learn und statsmodels sowie auf Jupyter, Git und SQL. Je nach Stack arbeiten Spezialisten auch mit Spark, dbt, BigQuery, Snowflake oder Cloud-Notebooks. Die passende Kombination hängt von der Datenquelle und dem Ziel der Auslieferung ab.
Nürnberg-Kontext
In Nürnberg ist Data-Science-Arbeit oft nah an Produktion, Logistik, Handel und Industrieplanung. Manche Einsätze brauchen Workshops vor Ort und Termine mit Stakeholdern, andere können komplett remote laufen. Klare Kommunikation auf Deutsch und Englisch ist oft hilfreich, wenn Teams, Datenverantwortliche und Spezialisten standortübergreifend zusammenarbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Data Science? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Data Science wird genutzt, um Geschäftsdaten in Prognosen, Muster und Entscheidungen zu verwandeln. Unternehmen setzen es für Bedarfsplanung, Kundenanalysen, Risikoprüfungen, Prozessüberwachung und Berichte ein, die über einfache Dashboards hinausgehen.
Data Science geht weiter als klassisches BI, weil es Ergebnisse vorhersagen, Hypothesen testen und komplexe Zusammenhänge modellieren kann. BI konzentriert sich stärker auf beschreibende Berichte, während Data Science auch erklären, klassifizieren und prognostizieren kann.
Ein starker Data-Science-Freelancer kombiniert meist Python oder R, SQL, Statistik und klare Kommunikation. Nützliche Zusatzfähigkeiten sind Grundlagen der Datenengineering, Cloud-Daten-Tools, Experimentieren und die Fähigkeit, Ergebnisse auch nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
Ein Data-Science-Projekt braucht nicht immer ein großes Team-Setup, aber die richtige Tiefe für die Aufgabe. Eine kleine Analyse braucht vielleicht nur einen Spezialisten, der Daten bereinigt und Erkenntnisse liefert, während ein Vorhersagemodell oder eine Produktionsprüfung stärkere Modellierungs- und Validierungsfähigkeiten erfordert.
Holen Sie sich Data-Science-Expertise dazu, wenn das interne Team ausgelastet ist, das Problem spezialisiert ist oder die Arbeit eine knappe Deadline hat. Es hilft auch, wenn Sie einen externen Blick auf Modellqualität, Datenprobleme oder eine einmalige Analyse brauchen, die das Kernteam nicht ablenken soll.
Ja, die meiste Data-Science-Arbeit kann remote erledigt werden, weil die wichtigsten Inputs Daten, Kontext und regelmäßiges Feedback sind. In Nürnberg kann Zeit vor Ort trotzdem bei Workshops, Gesprächen zum Datenzugang oder zur Abstimmung mit Stakeholdern helfen, besonders wenn mehrere Teams den Umfang gemeinsam festlegen müssen.
Data Science ist breiter als Machine Learning. Es umfasst Analyse, Datenaufbereitung, Experimente und Entscheidungsunterstützung, während Machine Learning nur ein Teil dieser Arbeit ist. Wenn Ihr Projekt Vorhersage oder Automatisierung braucht, sollten Sie jemanden wählen, der sowohl die Analyse als auch die Modellarbeit gut beherrscht.
Achten Sie auf einen Data-Science-Spezialisten, der Datenentscheidungen erklären, Validierungsschritte zeigen und Grenzen klar benennen kann. Gute Arbeit ist reproduzierbar, an eine echte Geschäftsfrage gekoppelt und basiert auf sauberen Annahmen statt nur auf beeindruckenden Diagrammen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 58 €, was einem Tagessatz von etwa 467 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 71% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 7 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,4 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Hindi (38%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Bildung (63%) und Gesundheitswesen (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (75%), Produktentwicklung (75%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
