Data Science Experten in Stuttgart
, die mithilfe von KI in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die komplexe Daten mit Python, SQL, Machine Learning und Cloud-Plattformen in zuverlässige Prognosen, Empfehlungssysteme und Entscheidungstools verwandeln. FRATCH verbindet Sie schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern, deren Fähigkeiten zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Stuttgart kennen, die kürzlich Data Science 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
Chaima D.
Letzte Position:
Praktikant Data Scientist bei Marelli Automotive Lighting
- Entwicklung und Bereitstellung eines Deep-Learning-Modells zur automatisierten Erkennung von Schlüsselpunkten in Lichtverteilungen von Scheinwerfern.
- Vorbereitung und Verarbeitung von Datensätzen sowie Auswahl von VGG16 nach dem Benchmarking von CNN-Architekturen im Hinblick auf das beste Verhältnis zwischen Genauigkeit und Effizienz.
- Bereitstellung einer Flask-REST-API, containerisiert mit Docker, und Integration der Lösung in ein bestehendes internes System zur automatisierten und effizienten Bewertung von Scheinwerferdesigns.
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
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 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 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Stuttgart 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 Stuttgart, 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.
- 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 umfasst
Data Science verbindet Statistik, Programmierung, Fachwissen und Machine Learning, um aus strukturierten und unstrukturierten Daten nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Spezialisten untersuchen Daten, definieren messbare Fragestellungen und erstellen Modelle, die Entscheidungen unterstützen, Prognosen automatisieren oder Muster aufdecken. Die Arbeit reicht von Rohdaten bis zu einem nutzbaren Ergebnis.
Modelle und Ergebnisse
Professionals verwandeln Geschäftsfragen in getestete analytische Produkte. Typische Ergebnisse sind:
- Modelle zur Vorhersage von Nachfrage, Abwanderung und Risiken
- Empfehlungs- und Rankingsysteme
- Kundensegmentierung und Anomalieerkennung
- Prognose-Dashboards und Entscheidungstools
- Reproduzierbare Notebooks, APIs und Modelldokumentation
Der richtige Ansatz hängt von der Datenqualität, der Entscheidungsgeschwindigkeit, der Erklärbarkeit und der späteren Nutzung des Ergebnisses in der Produktion ab.
Ökosystem und Tools
Python spielt in vielen Data-Science-Projekten eine zentrale Rolle. Für Analysen und Modellierung kommen pandas, NumPy, scikit-learn und Notebooks zum Einsatz. Spezialisten arbeiten möglicherweise auch mit PyTorch oder TensorFlow für Deep Learning, mit SQL für den Datenzugriff und mit Spark für die verteilte Verarbeitung. Cloud-Dienste, Git, Docker, MLflow und Orchestrierungstools unterstützen wiederholbare Workflows und das Deployment.
Wann Unternehmen Spezialisten brauchen
Unternehmen holen sich freiberufliche Unterstützung, wenn interne Teams zusätzliche analytische Kapazitäten benötigen oder ein Projekt Fähigkeiten erfordert, die intern nicht vorhanden sind. Häufige Anzeichen sind:
- Wichtige Daten liegen in voneinander getrennten Systemen
- Prognosen oder manuelle Entscheidungen sind nicht mehr zuverlässig
- Ein Prototyp muss zu einem überwachten Service werden
- Modelle benötigen Validierung, Dokumentation oder Erklärbarkeit
In Stuttgart kann diese Arbeit Mobilität, Fertigung, Engineering, Finanzen und Life Sciences unterstützen. Die Zusammenarbeit aus der Ferne ist oft gut umsetzbar, wenn der Datenzugriff und die Abläufe mit den Stakeholdern klar geregelt sind.
Angrenzende Kompetenzen
Starke Professionals verbinden die Modellierung mit den umliegenden Systemen. Sie verstehen Datenpipelines, Warehouse-Design, Experiment-Tracking, Softwaretests und Deployment – nicht nur Algorithmen. Je nach Auftrag sind angrenzende Fähigkeiten wie MLOps, Business Intelligence, Natural Language Processing, Computer Vision, Kausalanalyse und Data Governance hilfreich.
Ein Spezialist sollte Ergebnisse außerdem für Produkt-, Operations- und Führungsteams verständlich vermitteln können. Klare Annahmen, Einschränkungen und Empfehlungen sind ebenso wichtig wie die Modellleistung.
Woran Qualität erkennbar ist
Qualität beginnt mit einer präzisen Problemdefinition und einem repräsentativen Datensatz. Erfahrene Spezialisten schaffen eine aussagekräftige Baseline, verhindern Data Leakage, wählen Metriken passend zur Geschäftsentscheidung und testen die Leistung mit unbekannten Daten. Sie prüfen Verzerrungen, Robustheit, Interpretierbarkeit und die Kosten falscher Ergebnisse.
Suchen Sie einen Professional, der Zielkonflikte erklären kann, ohne Unsicherheiten zu verbergen, den Workflow dokumentiert und festlegt, wie das Modell nach der Übergabe überwacht wird. Ein starkes Ergebnis ist reproduzierbar, wartbar und für die Menschen nützlich, die darauf angewiesen sind.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Data Science am häufigsten fragen.
Data Science wird eingesetzt, um Daten zu analysieren und bessere, evidenzbasierte Entscheidungen zu unterstützen. Unternehmen nutzen sie für Prognosen, Betrugserkennung, Empfehlungen, Kundenanalysen, Qualitätskontrolle, Preisgestaltung und die operative Planung.
Data Science geht typischerweise über die Berichterstattung zur bisherigen Entwicklung hinaus. Sie nutzt statistische Analysen und Machine Learning, um Ergebnisse vorherzusagen, verborgene Muster zu entdecken und mögliche Maßnahmen zu testen, während Business Intelligence meist auf verlässliche Kennzahlen, Dashboards und deskriptive Analysen fokussiert ist.
Ein starker Data-Science-Spezialist verbindet Statistik, Python, SQL, Datenaufbereitung und Modellevaluierung. Je nach Auftrag können auch Erfahrungen mit Cloud-Datenplattformen, MLOps, NLP, Computer Vision, Versuchsplanung oder branchenspezifischen Analysen wichtig sein.
Das erforderliche Niveau hängt vom Risiko, vom Zustand der Daten und von der Projektphase ab. Eine fokussierte Analyse kann einen Spezialisten erfordern, der selbstständig mit unstrukturierten Daten arbeitet, während ein Produktionsmodell tiefere Erfahrung mit Deployment, Monitoring, Sicherheit und der Kommunikation zwischen Teams voraussetzt.
Data-Science-Arbeit eignet sich oft für die Remote-Zusammenarbeit, wenn sicherer Datenzugriff, Dokumentation und regelmäßige Termine mit den Stakeholdern gewährleistet sind. Workshops vor Ort in Stuttgart können bei der Bedarfsermittlung, beim Fachkontext und bei der Einführung helfen – besonders in der Fertigung oder in operativen Umgebungen.
Data Science und traditionelle Statistik sind nicht bei jedem Projekt gegensätzliche Optionen. Statistik ist entscheidend für Schlussfolgerungen, Unsicherheiten und Versuchsplanung, während Data Science häufig zusätzlich Softwarepraktiken, die Verarbeitung großer Datenmengen und prädiktive Modellierung einbringt. Der beste Ansatz richtet sich nach der zu treffenden Entscheidung.
Bitten Sie einen Data-Science-Freelancer, die Geschäftsfrage, die Baseline, die Grenzen der Daten und die Evaluierungsmethode hinter einem früheren Ergebnis zu erklären. Gute Professionals sprechen über Data Leakage, Verzerrungen, Unsicherheiten, Reproduzierbarkeit und Monitoring, statt Modellgenauigkeit ohne Kontext zu präsentieren.
Vor Beginn der Data-Science-Modellierung sollte das Team die Entscheidung, die verfügbaren Daten, das Zielergebnis und die Erfolgskriterien festlegen. Zugriffsregeln, Datenverantwortung, die Qualität der Beschriftungen und ein realistischer Plan für die Nutzung des Ergebnisses im operativen Betrieb sind ebenso wichtig.
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 801 € 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 eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
