ggplot2 Experten in Deutschland
aus 15.000 CVs mit der Kraft von KIStellen Sie Experten ein, die Rohdaten in R mit ggplot2, der Grammar of Graphics in R, sowie mit tidyverse-Workflows und Reporting für Business- und Forschungsteams in klare Charts, Dashboards und druckreife Grafiken verwandeln. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich ggplot2 eingesetzt haben
Michael Nelz
Letzte Position:
Senior ML-Ingenieur, KI-Ingenieur bei Lanxess AG
- Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
- Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
- Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.
Sebastian Dirndorfer
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei CLADE GmbH
- Entwickelte und implementierte ein robustes, in Python basiertes Datenverarbeitungs-Framework, das den Wechsel von R zu Python ermöglichte und die Produktivität im Data Science deutlich steigerte, indem es wartbare, standardisierte Module für häufig genutzte Workflows bereitstellte und Coding-Best-Practices sowie DevOps-Prinzipien anwandte
- Bewertete, trainierte und implementierte Machine-Learning-Modelle auf Cloud-Plattformen und Edge-Geräten, wodurch vollständig automatisierte Midinfrared-(MIR)-Datenbewertungspipelines entstanden, die manuelle Analyseschritte überflüssig machten und die Zeit von der Messung bis zur Vorhersage für Kunden und interne Stakeholder deutlich verkürzten
- Analysierte und interpretierte multivariate MIR-Spektraldaten des firmeneigenen Analysators mit R und Python und unterstützte so die zuverlässige Identifizierung und Quantifizierung von chemischen Verbindungen in Lösungen
Ebenezer Ntiriakwa
Letzte Position:
Applied Data Science & AI Bootcamp
- Prototypische Entwicklung eines LLM/RAG-Dokumentenassistenten; Training mit Transkriptomik- und Proteomik-Daten; Einsatz von Git/Docker für Reproduzierbarkeit.
- Vertiefung der ML-Grundlagen für Omics (Feature Engineering, Validierung, Leakage-Kontrolle).
Stefan Linner
Letzte Position:
Dashboard zur interaktiven Datenanalyse bei LennardtundBirner GmbH
Entwicklung & Deployment eines interaktiven Dashboards, das es Benutzern ermöglicht, Datensätze zur visuellen Analyse auszuwählen.
Die Anwendung unterstützt Filter, KI-basierte Interpretationen und einen Chatbot für Benutzerinteraktionen.
shiny, openai, mirai, plotly, mapgl, duckdb, AWS, ShinyProxy, Docker Swarm
Abhijith Sai Thirunahari
Letzte Position:
KI- und AWS-Entwickler bei FannieMae
- Entwarf End-to-End-Kreditrisiko-Pipelines durch Orchestrierung von Airflow-ETLs und Training von LSTMs/Transformern, um Ausfall- und vorzeitige Rückzahlungsraten auf MBS-Portfolios vorherzusagen.
- Entwickelte Deep-Learning-NLP-Lösungen mit BERT und LayoutLM für die Dokumentenverarbeitung und nutzte Transfer Learning sowie benutzerdefinierte PyTorch-Loss-Funktionen, um Underwriting zu automatisieren.
- Optimierte F&E-Zyklen durch Bayessche Tuning, Batch-Normalisierung und MLflow-Tracking, um eine robuste Modellleistung während volatiler Hypothekenmarktzyklen sicherzustellen.
- Produktionsreife MLOps-Infrastruktur mit Docker und INT8-Quantisierung bereitgestellt und latenzarme FastAPI-Mikroservices auf AWS SageMaker mit automatisierten CI/CD-Pipelines ausgerollt.
- Gewährleistung regulatorischer Compliance durch Integration von SHAP/LIME für Erklärbarkeit und Einrichtung eines Echtzeit-Data-Drift-Monitorings, um strenge FHFA- und Fair-Lending-Standards zu erfüllen.
Eyasu Habte
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Deutsche Bundesbank
- Skripte für Web-Scraping entwickelt, um über 5000 Produktdaten von der Zalando-Website zu extrahieren und zu parsen.
- ETL-Prozesse mit Apache Spark in CDSW durchgeführt, die Daten in das Hadoop-Ökosystem (HDFS) geladen und mit Hive sowie Impala verwaltet.
- Machine-Learning-Algorithmen implementiert und eine Genauigkeit von 85–90 % bei der mehrklassigen Produktklassifikation erzielt.
- Produkt- und Preisdaten von Zalando in Dashboards mit Otto und Takko integriert, um interaktive Visualisierungen zu erstellen.
Zakaria Bensmida
Letzte Position:
Machine Learning / Software-Entwickler bei X-FAB Semiconductor Foundries GmbH
- Trainieren von Machine-Learning-Modellen für unterschiedliche Zwecke.
- Programmierung mit Sprachen wie R und Python, je nach Projektanforderungen.
- Entwicklung, Test und Wartung von R-Shiny-Anwendungen für die Halbleiter-Wafer-Fertigung.
- Dokumentation von Code, Projektanforderungen, Designentscheidungen und Entwicklungsprozessen.
- Durchführung von Integrationstests und Debugging, um die korrekte Funktion der Software zu gewährleisten.
- Programmierung, Debugging und Einhaltung von Qualitätsstandards für reibungslose Abläufe.
- Einsatz von Git und GitHub zur Verwaltung von Änderungen und effizienten Zusammenarbeit mit Entwicklern.
- Einsatz von Docker und Jenkins zur Containerisierung von Anwendungen.
- Aktuelle Tools, Technologien und Best Practices in der Softwareentwicklung verfolgen.
- Unterstützung im MES (Manufacturing Execution System).
- Einbindung in Projektmanagement, z. B. Priorisierung von Aufgaben und Zeitplanung.
- Wartung und Optimierung der bereitgestellten Apps.
Eugene Tefong
Letzte Position:
Freiberufler bei 3d-statistical-learning
- Datenaufbereitung und Analyse von Nutzerverhalten für zielgerichtete Marketingstrategien
- Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen, B2C-Kundensegmentierung und Clusteranalyse mit Python
- Anwendung von openpyxl und pandas zur effizienten Automatisierung, Bereinigung und Standardisierung von Datensätzen
- Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Integration datengetriebener Erkenntnisse; Ergebnis: +15% höhere Marketingeffizienz durch gesteigerte Kundenbindung
- Technologien & Tools: Python (Pandas, NumPy, scikit-learn), SQL (SQLAlchemy), Jupyter Notebook, Erstellung von Analyse- und Ergebnisberichten (PDF, Word, Excel)
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die ggplot2 einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
9 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
5
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Bildung, Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
88%
Doktortitel
25%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die ggplot2 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 macht
ggplot2 ist die Standard-R-Bibliothek, um klare, mehrschichtige Charts aus Daten zu erstellen. Sie folgt der Grammar of Graphics, sodass Spezialisten Daten, Geoms, Scales, Themes und Facets zu konsistenten Plots für Analyse, Reporting und Publikation kombinieren können.
Typische Arbeit
- Explorative Plots für Datenprüfungen
- Balken-, Linien-, Streu- und Dichtecharts
- Facettierte Ansichten zum Vergleich von Gruppen
- Gestaltete Grafiken für Berichte und Papers
- Wiederverwendbare Chart-Vorlagen für R-Workflows
Ökosystem
Starke Spezialisten arbeiten mit tidyverse-Tools rund um ggplot2, darunter dplyr, tidyr, readr und purrr. Sie kümmern sich auch um Farbskalen, Anmerkungen, Legenden, Themes und Exportformate, damit Charts in Notebooks, Folien, Dashboards und im Druck gut aussehen.
Warum Unternehmen Hilfe holen
Teams brauchen oft freiberufliche Expertise, wenn die Chart-Logik komplex wird, ein Bericht schnell bereinigt werden muss oder eine interne R-Codebasis mehr Struktur braucht. In Deutschland ist das häufig in Beratung, Forschung, Finanzen und industrieller Datenanalyse der Fall, wo klare Data Storytelling zählt.
Was gute Spezialisten liefern
Ein starker ggplot2 Profi schreibt gut lesbaren Plot-Code, hält Mappings konsistent und weiß, wann man eine Grafik vereinfachen sollte. Er oder sie kann fehlerhafte Aesthetic-Mappings debuggen, Layouts anpassen und die richtigen Geoms wählen, statt einen Chart-Stil auf jeden Datensatz zu erzwingen.
Wann es passt
Unternehmen suchen diese Expertise, wenn sie Visualisierungen brauchen, die genau, wiederholbar und leicht zu pflegen sind.
- Statistisches Reporting in R
- Reproduzierbare Analysen für Teams
- Grafiken für Publikationen und Folien
- Eigene Plot-Funktionen zur gemeinsamen Nutzung
- Sauberer Übergang von der Analyse zur Präsentation
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu ggplot2? Hier findest du die passenden Antworten.
ggplot2 wird genutzt, um Daten in R in Charts zu verwandeln, die leicht zu lesen und leicht zu reproduzieren sind. Es ist üblich für explorative Analysen, Reporting, Forschungsabbildungen und Business-Visualisierungen, bei denen derselbe Plot-Stil über viele Datensätze hinweg wiederverwendet werden muss.
ggplot2 gibt Spezialisten eine geschichtete, deklarative Art, Charts zu erstellen, während Base-R-Grafiken direkter und prozeduraler sind. Für Teams, die einheitliches Styling, wiederverwendbaren Code und komplexes Facettieren brauchen, ist ggplot2 meist die stärkere Wahl.
Ein Unternehmen sollte ggplot2-Expertise hinzuziehen, wenn Charts standardisiert, refaktoriert oder unter Zeitdruck geliefert werden müssen. Es ist auch nützlich, wenn aus Analysearbeit ein gemeinsamer Reporting-Workflow geworden ist und der Code für andere R-Nutzer lesbar bleiben muss.
Ein starker ggplot2 Profi kennt meist das tidyverse, vor allem dplyr und tidyr, sowie Datenbereinigung und grundlegendes statistisches Denken. Vertrautheit mit R Markdown, Quarto und gutem Theme-Design ist ebenfalls wertvoll, wenn Charts in Berichte oder Präsentationen wandern.
Ja. ggplot2 wird häufig für druckreife Grafiken verwendet, weil es feine Kontrolle über Beschriftungen, Skalen, Facets und Themes bietet. Spezialisten können denselben Code für Fachzeitschriften, Folien und interne Dokumente anpassen, ohne den Plot komplett neu zu bauen.
Meistens nicht. ggplot2-Arbeit wird oft remote erledigt, weil die wichtigsten Eingaben Daten, Code und Feedback-Notizen sind, die sich gut übertragen lassen. Vor-Ort-Zusammenarbeit kann trotzdem helfen, wenn Teams schnelleres Feedback zu Reporting-Stil, Datendefinitionen oder Präsentationszielen brauchen.
Achten Sie auf klaren Code, konsistente Nutzung von Mappings und Charts, die eine Aussage ohne unnötige Elemente vermitteln. Ein guter ggplot2 Spezialist erklärt Designentscheidungen, behandelt Sonderfälle in den Daten und hinterlässt Code, den ein anderer R-Nutzer pflegen kann.
Nein. ggplot2 ist eine R-Implementierung, die der Grammar of Graphics folgt. Deshalb verwenden Suchende oft beide Begriffe, aber die praktische Fähigkeit ist dieselbe: mehrschichtige, wiederverwendbare Charts aus Daten in R zu bauen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die ggplot2 in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 722 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die ggplot2 in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 88% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die ggplot2 in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 9 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die ggplot2 in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (38%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die ggplot2 in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bildung (50%), Informationstechnologie (IT) (50%) und Bank- und Finanzwesen (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die ggplot2 in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (88%), Informationstechnologie (IT) (75%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (63%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich ggplot2 eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
