Data-Science-Experten in Nürnberg
, die komplexe Daten in Entscheidungen verwandeln – in wenigen Minuten mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammengebrachtBeauftragen Sie Experten, die Rohdaten mithilfe von Python, SQL, Machine Learning und modernen Cloud-Plattformen in zuverlässige Modelle, Prognosen und Entscheidungsgrundlagen verwandeln. FRATCH bringt Sie gezielt mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die zu Ihrem Projekt passen und schnell starten können.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Data-Science-Experten eingesetzt haben
Arun Sai T.
Letzte Position:
AI-Backend-Entwickler-Praktikant bei Calvergy UA
- Komplexe, KI-basierte Energiesystemmodelle in das Frontend-Framework integriert, was die Visualisierung von Erkenntnissen für mehr als 6 Schlüsselkunden ermöglichte und die Energienutzung maximierte.
- Energieeffizienz und Auslastung maximiert, indem der nahtlose Datenfluss zwischen KI-Modellen und der Benutzeroberfläche für schnelle, umsetzbare Berichte konzipiert wurde.
Muntaha S.
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberufler) bei Upwork
- Über 40 KI-Projekte und 23 strategische Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Naher Osten) abgeschlossen, eine Erfolgsquote von 98 % erreicht und langfristige Partnerschaften aufgebaut.
- Produktionsreife KI-Lösungen in Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generativer KI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots) entwickelt und bereitgestellt, wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70 % gesteigert wurde.
- Große Sprachmodelle (LLMs) entworfen und feinabgestimmt, inklusive Prompt Engineering und Integration in unternehmensinterne Wissensdatenbanken, was zu intelligenteren Entscheidungen und reduziertem manuellem Aufwand führte.
- Echtzeit-Computer-Vision-Anwendungen (Erkennung, Segmentierung, OCR) entwickelt und in Geschäftssysteme integriert, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Start-ups und Unternehmen in KI-Strategie, Architektur und Implementierung (Cloud & On-Premise) beraten, Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt.
- Den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten (Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen gemanagt und dabei eine hohe Qualität gesichert.
Felix K.
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
Puranjan B.
Letzte Position:
Praktikum - Generative KI bei Continental
- Bilder von Reifen und deren Merkmalsbeschreibungen gesammelt.
- Datensatz mit Bild-Metadaten mit pandas bereinigt.
- Merkmals-Embeddings der Bilder in der Chroma-Vektordatenbank gespeichert.
- Bildaugmentierungen eingesetzt, um die Datensatzgröße zu erhöhen.
- sklearn verwendet, um Datensätze zu mischen, und imbalanced-learn, um Klassengrößen im Datensatz auszugleichen.
- PyTorch genutzt, um verschiedene neuronale Netze zu trainieren und zu testen.
- Modell mit einer eigenen Genauigkeitsmetrik auf Basis einer Ähnlichkeitssuche in ChromaDB validiert.
- Vorhersagen der Genauigkeit mit matplotlib visualisiert.
- Trainiertes Modell in DreamBooth integriert, um ein Stable-Diffusion-Modell zu trainieren und neue Reifenbilder zu generieren.
- Eigenes Docker-Image im Amazon Elastic Container Registry für das Machine-Learning-Skript erstellt.
Pawan S.
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 B.
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Ashmi J.
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 B.
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 K.
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 P.
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 E.
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-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
8 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
1,5 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, Automotive
Fokus der Zertifizierungen
Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence, Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
80%
Doktortitel
10% (Deutschland: 22%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 97%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 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-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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data-Science-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (91%)
- Bildung (55%)
- Automotive (36%)
- Fertigung (36%)
- Gesundheitswesen (27%)
- Professionelle Dienstleistungen (27%)
- Bank- und Finanzwesen (18%)
- Pharmazeutika (18%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Science umfasst
Data Science verbindet Statistik, Programmierung und Fachwissen, um nützliche Signale aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Sie unterstützt Prognosen, Empfehlungssysteme, Anomalieerkennung, Kundensegmentierung und automatisierte Entscheidungsunterstützung. Gute Arbeit verbindet analytische Erkenntnisse mit einer klaren geschäftlichen Handlung.
Wo sie eingesetzt wird
Unternehmen setzen Data Science in der Fertigung, Logistik, im Einzelhandel, Gesundheitswesen, Finanzwesen und in Softwareprodukten ein. Typische Ergebnisse sind:
- Bedarfs- und Kapazitätsprognosen
- Modelle für vorausschauende Wartung und Qualität
- Empfehlungs- und Personalisierungssysteme
- Kunden-, Risiko- und Betrugsanalysen
- Dashboards mit umsetzbaren Kennzahlen
Ökosystem und Tools
Python ist zentral für Datenaufbereitung, Experimente und Modellentwicklung. pandas, NumPy, scikit-learn und spezialisierte Bibliotheken unterstützen den Arbeitsablauf. SQL bleibt für die Arbeit mit operativen Daten unverzichtbar, während Jupyter, Git und Testverfahren Analysen reproduzierbar machen. Cloud-Dienste, Spark, dbt und Orchestrierungstools erweitern Data Science in Produktionsumgebungen.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn interne Teams über wertvolle Daten verfügen, aber keinen klaren Weg von der Fragestellung zu einem zuverlässigen Ergebnis sehen. Sie kann auch helfen, wenn ein Prototyp zu einem überwachten Service werden muss, Datenpipelines verbessert werden müssen oder ein bestehendes Modell uneinheitliche Ergebnisse liefert. In Nürnberg kann die Remote-Zusammenarbeit lokale Industrie- und Dienstleistungsunternehmen unterstützen, während Workshops vor Ort bei der Erschließung des Fachbereichs helfen können.
Was gute Profis liefern
Erfahrene Profis klären die Entscheidung hinter dem Modell, bevor sie einen Ansatz auswählen. Sie bewerten die Datenqualität, definieren geeignete Bewertungsmethoden und erklären Unsicherheiten in einer Sprache, die Stakeholder nutzen können. Außerdem dokumentieren sie Annahmen, schützen sensible Informationen und entwickeln Übergabeprozesse, damit Teams das Ergebnis nach der Lieferung selbst betreiben können.
Fähigkeiten über die Modellierung hinaus
Effektive Data-Science-Arbeit reicht über Data Engineering, Analytics Engineering, Softwareentwicklung und Produktentwicklung hinweg. Achten Sie auf Spezialisten, die zuverlässige SQL-Transformationen erstellen, Erkenntnisse visuell vermitteln und Modelle über APIs oder Batch-Workflows integrieren können. Kenntnisse in Machine Learning Operations, Experiment-Tracking und Cloud-Sicherheit sind wertvoll, wenn eine Lösung dauerhaft laufen und nicht nur als Notebook bestehen soll.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Data-Science-Experten? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Data Science wird eingesetzt, um Muster in Unternehmensdaten zu erkennen und daraus Prognosen, Empfehlungen oder automatisierte Entscheidungen abzuleiten. Häufige Anwendungen sind Bedarfsplanung, Betrugserkennung, vorausschauende Wartung, Kundenanalyse und Qualitätskontrolle.
Data Science ist ein umfassenderer Ansatz, der Datenanalyse, statistische Modellierung, Machine Learning, Datenaufbereitung und Bereitstellung umfassen kann. Datenanalyse konzentriert sich häufig darauf, vergangene und aktuelle Entwicklungen zu erklären, während Machine Learning eine Reihe von Methoden ist, die Data Science für Prognosen einsetzen kann.
Ein guter Data-Science-Spezialist verbindet häufig Python, SQL, Statistik und Datenvisualisierung mit Kenntnissen in Cloud-Diensten oder Data Engineering. Für Produktionsumgebungen sind Erfahrungen mit APIs, Workflow-Orchestrierung, Modellüberwachung und Versionskontrolle besonders hilfreich.
Das passende Maß an Data-Science-Erfahrung hängt vom Ziel, der Datenqualität und den Folgen der damit verbundenen Entscheidungen ab. Für eine fokussierte Analyse kann ein Spezialist ausreichen, der eigenständig von der Untersuchung bis zur Empfehlung arbeitet. Ein Produktionsmodell erfordert dagegen Erfahrung mit Bereitstellung, Überwachung und Übergabe.
Data Science eignet sich häufig gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Datenanalyse, Programmierung und Dokumentation online erledigt werden können. Workshops mit Teams in Nürnberg können dennoch hilfreich sein, um operative Prozesse, Zugriffsbeschränkungen und den Kontext hinter den Daten zu verstehen.
Legen Sie vor Beginn der Data-Science-Arbeit fest, welcher Datenzugriff erlaubt ist und welche Anforderungen an Eigentum, Aufbewahrung und Sicherheit gelten. Ein guter Spezialist sollte mit kontrollierten Umgebungen vertraut sein, sensible Daten minimieren und dokumentieren, wie Datensätze und Ergebnisse verarbeitet werden.
Gute Data Science beginnt mit einer klaren Geschäftsfrage, einer nachvollziehbaren Datenaufbereitung und einer Bewertung, die der tatsächlichen Nutzung entspricht. Bitten Sie den Spezialisten, Annahmen, Fehlermuster, Einschränkungen und die Überwachung des Ergebnisses nach der Lieferung zu erklären, statt sich nur auf einen Modellwert zu konzentrieren.
Ein typischer Data-Science-Workflow kann Python mit pandas, NumPy und scikit-learn, SQL für den Datenzugriff sowie Jupyter für die Untersuchung nutzen. Git, Cloud-Speicher, Spark, dbt, Experiment-Tracking und Orchestrierungstools werden wichtig, wenn Analysen reproduzierbar sein und Modelle zuverlässig in der Produktion laufen müssen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 57 €, was einem Tagessatz von etwa 456 € 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, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 10% einen Doktortitel.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 8 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (91%) und Hindi (36%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Bildung (55%) und Automotive (36%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Produktentwicklung (82%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (82%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Science-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
