Data-Science-Experten in Stuttgart
, vermittelt mit geprüften, verfügbaren Freelancern und der Unterstützung von KIBeauftragen Sie Experten, die komplexe Daten in zuverlässige Prognosen, Empfehlungssysteme und Entscheidungsgrundlagen verwandeln. Arbeiten Sie mit Spezialisten für Python, SQL, maschinelles Lernen, statistische Modellierung und Cloud-Datenplattformen – schnell vermittelt mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Stuttgart kennen, die kürzlich Data-Science-Experten eingesetzt haben
Karin A.
Letzte Position:
AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt
- Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
- Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
- Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
- Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
- Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
- Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
- Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
Mustafa Ö.
Letzte Position:
Daten- & Business-Analyst bei Selbstständig / Freelancer
Externer Berater für verschiedene Projekte in der Automobilindustrie.
Datenbasierte Geschäfts- und Leistungsanalyse
Analyse, Interpretation und Validierung komplexer Geschäftsdaten
Identifizierung von Trends, Risiken und möglichen Verbesserungsbereichen
Übersetzung analytischer Erkenntnisse in konkrete Geschäftsempfehlungen
Aufbereitung und Präsentation von Ergebnissen für Geschäftspartner
Friederike B.
Letzte Position:
Selbstständige Beraterin und Trainerin bei Friederike Bohm Consulting
- Beratung zu Lean, Logistik, KI-Anwendungen und Prozessoptimierung
- Maßgeschneiderte Konzepte für Digitalisierung, Veränderung & Transformation
- Adaptive Schulungen und Workshops für Fach- und Führungskräfte
Chaima D.
Letzte Position:
Data Scientist Praktikant bei Marelli Automotive Lighting
- Entwickelte und implementierte ein Deep-Learning-Modell zur automatischen Erkennung von Schlüsselpunkten in Scheinwerfer-Lichtverteilungen.
- Bereitete Datensätze auf und verarbeitete sie und wählte nach dem Benchmarking verschiedener CNN-Architekturen VGG16 für das beste Genauigkeits-Effizienz-Verhältnis aus.
- Stellte eine Flask-REST-API bereit, containerisierte sie mit Docker und integrierte die Lösung in ein bestehendes internes System, was eine automatisierte und effiziente Bewertung von Scheinwerferdesigns ermöglicht.
Dean R.
Letzte Position:
CEO / Chefwissenschaftler bei ENUM
- Blockchain-Plattformtechnologie
- Digitale Blockchain-Plattform / Digitale Ökonomie.
Akshata N.
Letzte Position:
Data Science-Praktikant bei Unified Mentor
- Verbesserung der Genauigkeit prädiktiver Modelle um 18 % durch erweitertes Feature Engineering.
- Automatisierung von Datenpipelines mit Python-ETL, wodurch der manuelle Aufwand um 25 % reduziert wurde.
- Dokumentation von Datenflüssen, um Automatisierungspotenziale zu erkennen und Digitalisierungsprojekte zu unterstützen.
Divij W.
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Daimler R&D, Daimler AG
- Mercedes Me ist eine App, die dein Handy mit mehreren Funktionen im Auto verbindet
- Implementierte analytische KPIs für die Fahrtenbuch-Funktion (Digital Drivers Log)
- Verwendete PySpark auf Databricks
Christoph D.
Letzte Position:
Agentisches RAG-KI-System bei Finanzdienstleister
- Entwicklung eines agentischen RAG-Systems zur Unterstützung der Entwicklungsorganisation.
- Technologien: Python, LangGraph, Qdrant, Claude Code, GitHub.
Augusto M.
Letzte Position:
Geschäftsführer/Co-Gründer bei Merx GmbH
- Verantwortlich für Datenanalyse und Marketing/Vertrieb.
- Dies ist eine Teilzeitstelle (1-2 Tage pro Woche).
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Science-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 14 Jahre)
Positionsdauer
2,8 Jahre (Deutschland: 2,2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 97%)
Master-Abschluss oder höher
88% (Deutschland: 80%)
Doktortitel
13% (Deutschland: 22%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2 (Deutschland: 3)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
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 Stuttgart 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 Stuttgart, 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.
- Automotive (78%)
- Informationstechnologie (IT) (67%)
- Professionelle Dienstleistungen (56%)
- Bildung (44%)
- Bank- und Finanzwesen (44%)
- Transport und Logistik (44%)
- Fertigung (44%)
- Gesundheitswesen (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Science leistet
Data Science verbindet Statistik, Programmierung, Fachwissen und maschinelles Lernen, um nützliche Signale aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Unternehmen nutzen Data Science, um die Nachfrage zu prognostizieren, Anomalien zu erkennen, Services zu personalisieren, Abläufe zu optimieren und bessere Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Gute Arbeit verbindet analytische Ergebnisse mit messbaren Produkt- oder Prozessergebnissen.
Typische Projektarbeit
Data-Science-Spezialisten arbeiten entlang des gesamten Weges von Rohdaten bis zur praktischen Nutzung:
- Geschäftsfragen, Zielvariablen und Erfolgskriterien definieren
- Daten aus geschäftlichen und digitalen Systemen bereinigen, zusammenführen und validieren
- Muster mit statistischen Analysen und Visualisierungen untersuchen
- Prognose- oder Klassifikationsmodelle trainieren, testen und erklären
- Dashboards, Scoring-Services oder entscheidungsreife Berichte bereitstellen
Ökosystem und Tools
Python ist für Analysen und Modellierung weit verbreitet, wobei pandas, NumPy, scikit-learn, SciPy und Notebook-Umgebungen einen praktischen Kern bilden. Spezialisten nutzen möglicherweise auch PyTorch oder TensorFlow für Deep Learning, SQL und dbt für Datentransformationen sowie Tools wie MLflow zur Nachverfolgung von Experimenten. Cloud-Services, Docker, APIs und Orchestrierung verbinden Modelle mit Produktionssystemen.
Wann Unternehmen Spezialisten brauchen
Freiberufliche Expertise hilft, wenn interne Teams über wertvolle Daten verfügen, aber nicht die Kapazität haben, daraus eine zuverlässige Lösung zu entwickeln. Sie ist nützlich für eine erste Machbarkeitsstudie, die Überarbeitung eines Modells, die Migration auf einen modernen Daten-Stack oder die Überführung eines Prototyps in den Produktivbetrieb. In Stuttgart können sich Projekte über die Bereiche Automobil, Fertigung, Mobilität, Finanzen, Gesundheitswesen und Forschung erstrecken, mit Remote- oder Vor-Ort-Zusammenarbeit je nach Datenzugang und Teamabläufen.
Was gute Fachleute mitbringen
Gute Data-Science-Fachleute klären Annahmen, bevor sie einen Algorithmus auswählen. Sie verstehen Stichprobenverzerrungen, Data Leakage, Unsicherheit, Drift und Datenqualität und erklären die jeweiligen Abwägungen sowohl technischen als auch geschäftlichen Ansprechpartnern. Neben der Modellgenauigkeit berücksichtigen sie Wartbarkeit, Reproduzierbarkeit, Datenschutz, Monitoring und die Frage, wie Menschen mit dem Ergebnis arbeiten werden.
Die Zusammenarbeit bewerten
Ein nützliches Briefing benennt die Entscheidung, die durch die Analyse verbessert werden soll, die verfügbaren Datenquellen und die Anforderungen an Sicherheit, Latenz und Interpretierbarkeit. Bitten Sie während der Prüfung um Belege für vergleichbare analytische Arbeiten, klare Validierungsmethoden und einen Plan für Bereitstellung oder Übergabe. Die beste Zusammenarbeit hinterlässt dokumentierte Pipelines, gut lesbaren Code, getestete Ergebnisse und Anleitungen, die das interne Team pflegen kann.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Data-Science-Experten am häufigsten fragen.
Unternehmen nutzen Data Science, um Muster in Daten zu erkennen und in Prognosen, Empfehlungen, Risikosignale und operative Entscheidungen umzuwandeln. Typische Aufgaben sind Nachfrageprognosen, Kundensegmentierung, Betrugserkennung, Qualitätsanalysen und vorausschauende Wartung.
Data Science konzentriert sich häufig auf Prognosen, Experimente und automatisierte Entscheidungen, während Business Intelligence meist erklärt, was bereits geschehen ist, und dafür Berichte und Dashboards nutzt. Datenanalyse kann beide Bereiche abdecken, daher hängen die Grenzen vom Projekt und den erforderlichen Fähigkeiten ab.
Ein kompetenter Data-Science-Spezialist sollte SQL, Datenmodellierung, Statistik, Softwareentwicklung und Datenvisualisierung verstehen. Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur, APIs, Docker, Experiment-Tracking und Modell-Monitoring ist wertvoll, wenn Analysen zuverlässig in einem Produkt oder Geschäftsprozess laufen müssen.
Das passende Niveau für Data Science hängt von Risiko, Datenqualität und Projektphase ab, nicht von einer festen Anzahl an Berufsjahren. Eine kleine explorative Analyse kann einen fokussierten Spezialisten erfordern, während ein Produktionsmodell Erfahrung mit Bereitstellung, Validierung, Monitoring und der Akzeptanz durch Stakeholder benötigt.
Ein großer Teil der Data-Science-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn sicherer Zugriff auf Datensätze, Dokumentation und Rechenumgebungen vorhanden ist. Vor-Ort-Termine in Stuttgart können bei sensiblen Daten, Workshops und der engen Zusammenarbeit mit Produkt-, Fertigungs- oder Forschungsteams helfen.
Definieren Sie vor Beginn der Data-Science-Arbeit Zugriffskontrollen, Dateneigentum, Aufbewahrungsregeln und die zulässige Nutzung personenbezogener oder vertraulicher Informationen. Eine klare Entwicklungsumgebung und ein dokumentierter Freigabeprozess verringern Sicherheitsrisiken, ohne nützliche Analysen zu behindern.
Qualitativ hochwertige Data-Science-Arbeit hat eine klare Problemdefinition, eine begründete Ausgangsbasis und eine Validierung, die der tatsächlichen Nutzung entspricht. Achten Sie auf transparente Annahmen, reproduzierbare Datenaufbereitung, aussagekräftige Fehleranalysen und eine Dokumentation, die erklärt, wann dem Modell vertraut werden sollte und wann nicht.
Eine Data-Science-Zusammenarbeit kann bereinigte Datensätze, Analyse-Notebooks, Feature-Pipelines, trainierte Modelle, Evaluationsberichte, Dashboards oder einen integrierten Scoring-Service hervorbringen. Die Übergabe sollte außerdem Einrichtungsanweisungen, Einschränkungen, Monitoring-Anforderungen und Empfehlungen für zukünftige Verbesserungen abdecken.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 802 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.
Freelancer in Stuttgart, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (78%), Informationstechnologie (IT) (67%) und Professionelle Dienstleistungen (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Stuttgart, Deutschland, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (89%), Informationstechnologie (IT) (78%) und Produktentwicklung (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Science-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
