Data Visualization Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Power von KIBuchen Sie Experten, die Rohdaten in klare Charts, Dashboards und Managementberichte verwandeln. Sie arbeiten mit Tableau, Power BI, Looker und eigenen Visualisierungsschichten für Web-Apps und Analyseprodukte. Sie bekommen ein schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Data Visualization eingesetzt haben
Amir Alinaghi
Letzte Position:
Masterarbeit bei Friedrich-Alexander-Universität
- Analyse der Rolle von Ehe als informelle Versicherung in Deutschland unter Anwendung ökonometrischer Methoden (Betreuung: Prof. Dr. Harald Tauchmann).
- Aufbereitung und Bereinigung mehrerer Paneldatensätze sowie Extraktion relevanter Variablen zur Erstellung eines finalen Paneldatensatzes mit über 36.000 Beobachtungen (2006–2020, SOEP).
- Design eines IV-Modells in Stata zur Untersuchung des kausalen Zusammenhangs zwischen Trennung von Paaren und Gesundheitsschocks (mental/physisch).
- Durchführung von Robustness Checks zur Sicherstellung der Stabilität und Validität der Ergebnisse.
Ali Desteli
Letzte Position:
Softwareentwickler für Industrial IT & SPS bei Yaskawa Europe GmbH
Entwarf und implementierte die komplette Datenflussarchitektur für die Mercedes-AMG-Batterie-Gehäuse-Produktionslinie, von der Rohmaterialverarbeitung bis zur Rückverfolgbarkeit für den Endkunden.
Entwickelte MQTT-basierte Kommunikationsprotokolle für Siemens S7 SPS-Steuerungen, um einen effizienten Echtzeitdatenaustausch zwischen Maschinen und Leitsystemen zu ermöglichen.
Konzipierte einen lokalen, Ubuntu-basierten Industrie-Server, integrierte Node-RED zur Datenerfassung, MySQL-Datenbanken in Docker-Containern und automatisierte Datenpipelines.
Inbetriebnahme der Vernetzung von 52 Siemens-SPSen und 32 Yaskawa-Schweiß- und Handhabungsrobotern.
Entwarf und implementierte HMI- und Visualisierungssysteme zur Unterstützung der Bedienerschnittstelle und Produktionsüberwachung.
Entwickelte einen 2D-Digitalzwilling des Produktionsbereichs und visualisierte Echtzeit-Prozessdaten von 26 Siemens-SPSen und 18 Yaskawa-Schweißrobotern über Stromquelle-Schnittstellen.
Implementierte Datenerfassung und kamerabasierte Messsysteme zur Schweißqualitätskontrolle und automatisierten Fehlervisualisierung.
Entwarf und optimierte MySQL-Datenbankstrukturen, einschließlich gespeicherter Prozeduren für Datenverarbeitung und Leistungsanalysen.
Imane Habitou
Letzte Position:
Assistant Manager People insights/Intelligence bei adidas HQ
- HR-Daten aus mehreren Systemen gesammelt, analysiert und interpretiert
- Ad-hoc-Analysen zu People-Daten für Stakeholder durchgeführt
- Employee Listening unterstützt und dafür gesorgt, dass Umfragen umsetzbare Erkenntnisse liefern
- Intuitive Dashboards und Visualisierungen in SuccessFactors, Power BI und Qualtrics erstellt
- Regelmäßige Reports und Dashboards zu wichtigen HR-Kennzahlen erstellt
- Als Junior-Teammitglied an People-Analytics-Projekten mitgewirkt
- Mit HR Tech- und Data-Teams zusammengearbeitet, um die Datenqualität zu verbessern
- Einen ethischen und geregelten Umgang mit Daten zusammen mit Legal, Data Privacy, Labour Relations und dem Betriebsrat sichergestellt
Arun Sai Thunga
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.
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.
Musaib Parray
Letzte Position:
Forschungspraktikant – Erforschung von Schlussfolgerungen mit Diffusionsmodellen bei Machine Learning and Perception Group, FAU Erlangen-Nürnberg
- Untersuchung der Äquivalenz zwischen dem Tiny Reasoning Model (TRM) und Diffusionsmodellen für strukturierte Schlussfolgerungsaufgaben wie Sudoku und Labyrinthlösungen.
- Erforschung der Schlussfolgerungs- und Generierungsfähigkeiten von Diffusionsmodellen in symbolischen Problemlösungsumgebungen.
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
Jens Möller
Letzte Position:
Startup Coach & Innovationsexperte bei Strascheg Center for Entrepreneurship (SCE)
- Coaching und Beratung für angehende, internationale Gründer-Teams
- Durchführung von Workshops und Events zu den Themen Entrepreneurship und Innovation
- Organisation des Ideen-Wettbewerbs „Strascheg Award“
Aqsa Younus
Letzte Position:
Multilingual Translation Tool - NLP Project
- Integrierte MarianMT-Modelle (Marian Machine Translation), um hochwertige neuronale maschinelle Übersetzungen (NMT) zu gewährleisten.
- Verwaltung des Modellladens und der Tokenisierung mit Hugging Face Transformers, optimiert für Offline-Cache und Reproduzierbarkeit.
- Geplante Erweiterungen: automatische Spracherkennung, Batch-Übersetzungen und effiziente GPU-Inferenz mit PyTorch.
Andreas Vilinski
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler, Architekt bei ifm Solutions GmbH
- IoT-Plattform, um Daten zu verbinden, zu transformieren und umsetzbare Ergebnisse zu liefern
- Entwickelte eine Observability-Lösung für Microservices, um Einblicke für Entwickler und Betrieb zu verbessern
- Führte fortgeschrittene Performance-Optimierungen im .NET-Code, in Datenbanken und bei Zeitreihendaten durch
- Bot Entwicklerteams Architekturberatung zu Performance, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Code-Qualität
- Bewertete und erstellte PoCs für neue Technologien, darunter Zeitreihen-Datenbanken und Messaging-Plattformen
- Technologien: C#/F#/Rust, InfluxDB, ClickHouse, Prometheus, Grafana, k6, RabbitMQ, EMQX, Docker, Kubernetes, Azure AKS
Christian Kornmesser
Letzte Position:
Infrastruktur Komponenten für Computertomographie bei Siemens Healthineers CT
- Design und Entwicklung von Komponenten für Computertomographie (CT)
- Infrastruktur Komponenten für Computertomographie (CT)
- Komponenten zur Interprozesskommunikation (WCF)
- Komponenten zur Analyse der Interprozesskommunikation
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Visualization einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre (Deutschland: 15 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 3 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 92%)
Master-Abschluss oder höher
92% (Deutschland: 67%)
Doktortitel
8% (Deutschland: 11%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 98%)
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 Visualization 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 Visualization verwandelt Daten in Charts, Karten, Dashboards und anschauliche Berichte, die Menschen schnell lesen können. Es hilft Teams, Trends zu erkennen, Leistungen zu vergleichen und Ergebnisse zu erklären, ohne sich durch Tabellen zu wühlen. Gute Arbeit macht die Aussage klar, nicht nur bunt.
Übliche Tools
- Tableau für interaktive Business-Dashboards
- Power BI für Berichte in Teams mit viel Microsoft
- Looker und Looker Studio für gesteuerte Analytics-Ansichten
- D3.js für individuelle webbasierte visuelle Geschichten
- Grafana für Live-Überwachung im Betrieb
Typische Aufgaben
Profis in diesem Bereich bauen KPI-Dashboards, Managementberichte, Ansichten für Kundenanalysen und Panels zur Produktnutzung. Sie entwerfen außerdem kartenbasierte Ansichten, Zeitreihencharts und Drill-down-Bildschirme für Self-Service-Analysen. In Nürnberg unterstützt das oft Berichte in der Fertigung, Logistik, im Handel und in der Industrie.
Wann man jemanden beauftragt
Holen Sie sich freies Expertenwissen dazu, wenn Daten schwer lesbar sind, Beteiligte sich bei Kennzahlen nicht einig sind oder ein Dashboard langsam und überladen wirkt. Spezialisten sind auch hilfreich bei Redesigns, Tool-Migrationen und einmaligem Reporting-Bedarf. Die Zusammenarbeit aus der Ferne klappt bei den meisten Aufgaben gut, während Vor-Ort-Termine bei Workshops und dem Abgleich mit Stakeholdern in Nürnberg helfen.
Woran man gute Arbeit erkennt
- Klare Chart-Auswahl für die jeweilige Frage
- Einheitliche Beschriftungen, Farben und Definitionen der Kennzahlen
- Schnelles Laden und eine saubere Bedienung
- Barrierefreie Layouts für verschiedene Nutzer und Geräte
- Starker Umgang mit unsauberen Quelldaten und Filtern
Verwandte Fähigkeiten
Gute Arbeit mit Data Visualization liegt meist nah an SQL, Analytics, UX und manchmal auch Frontend-Entwicklung. Viele Spezialisten verstehen auch Datenmodellierung, Reporting-Logik und Governance, damit die Visuals verlässlich bleiben. Bei BI-Plattformen wissen sie, wie man ein Dashboard an die tatsächliche Arbeitsweise von Teams anpasst.
Häufig gestellte Fragen
Was Kunden uns zu Data Visualization am häufigsten fragen – kurz beantwortet.
Data Visualization wird genutzt, um Zahlen in Charts, Dashboards, Karten und Berichte zu verwandeln, mit denen Menschen schnell etwas anfangen können. Sie hilft Teams, Leistungen zu verfolgen, Optionen zu vergleichen und Ergebnisse für nicht-technische Beteiligte zu erklären. Gute Arbeit macht komplexe Daten leichter lesbar, ohne Details zu verstecken.
Tableau ist eines der häufigsten Tools für Data Visualization, aber nicht dasselbe. Data Visualization ist die übergeordnete Praxis, während Tableau ein Produkt zum Erstellen interaktiver Dashboards und Berichte ist. Das gilt auch für Power BI, Looker und ähnliche BI-Tools.
Ein starker Data Visualization Freelancer hilft, wenn ein Dashboard neu gestaltet werden muss, eine Reporting-Schicht uneinheitlich ist oder ein neues Publikum klarere Ansichten braucht. Unternehmen holen Spezialisten auch für kurze Projekte, Tool-Migrationen oder wenn interne Teams keine Zeit haben. Das ist oft der Fall, wenn Business-, Produkt- und technische Teams alle dieselben Daten gut erklärt bekommen müssen.
Die besten Data Visualization Profis bringen meist SQL, Analytics und ein gutes Gespür für UX mit. Für webbasierte Visualisierungen kann auch Wissen in JavaScript und D3.js wichtig sein. Für Enterprise-Reporting ist Erfahrung mit Datenmodellierung und Governance oft ein großer Vorteil.
Ein Data Visualization Projekt kann je nach Daten, Zielgruppe und Tool-Stack einfach oder sehr anspruchsvoll sein. Eine einfache Aktualisierung eines Berichts braucht weniger Tiefe als eine Self-Service-Analytics-Schicht oder eine individuelle interaktive Ansicht. Die sicherste Wahl ist ein Spezialist, der ähnliche Datenquellen und Erwartungen von Stakeholdern schon einmal betreut hat.
Viele data visualization Aufgaben funktionieren gut aus der Ferne, weil Dashboards, Entwürfe und Feedback-Schleifen online leicht zu prüfen sind. Vor-Ort-Termine können helfen, wenn Teams sich bei Geschäftsdefinitionen abstimmen, eine Reporting-Struktur in einem Workshop erarbeiten oder sensible Daten persönlich durchgehen müssen. In Nürnberg ist ein hybrides Modell oft für beide Seiten eine praktische Lösung.
Ein guter data viz Spezialist erklärt, warum jedes Chart da ist und welche Entscheidung es unterstützt. Achten Sie auf eine klare Struktur, gut lesbare Beschriftungen, einheitliche Kennzahlen und die Fähigkeit, Dinge zu vereinfachen, ohne Bedeutung zu verlieren. Starke Spezialisten fragen außerdem nach der Zielgruppe, bevor sie Tools oder Visuals auswählen.
Data Visualization in BI-Tools konzentriert sich meist auf Standardberichte, Filter und Self-Service-Analysen. Individuelle Arbeit geht weiter mit zugeschnittenen Interaktionen, gebrandeten Layouts und einer visuellen Logik für ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Zielgruppe. Unternehmen wählen individuelle Arbeit, wenn Standard-Dashboards die Frage nicht mehr passend abbilden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 70 €, was einem Tagessatz von etwa 562 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 92% mindestens einen Master-Abschluss und 8% einen Doktortitel.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (31%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (77%), Automotive (54%) und Bildung (54%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Data Visualization in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (77%), Produktentwicklung (77%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (77%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Visualization eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
