Matplotlib-Experten in Berlin
für klare Datengeschichten, in wenigen Minuten vermittelt mit geprüften, verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die Python-Daten mit Matplotlib, NumPy und pandas in genaue, publikationsreife Diagramme, Dashboards und analytische Visualisierungen verwandeln. Erhalten Sie eine schnelle, präzise Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern für die Remote- oder Vor-Ort-Arbeit in Berlin.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Matplotlib eingesetzt haben
Wolfram K.
Letzte Position:
AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI) bei UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA
- Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
- Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
- Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
- Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
- Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow
Santina W.
Letzte Position:
Business Analystin & BI-Strategin - Vergleichsportal bei dataweys (selbstständig)
- Bestandsaufnahme der bestehenden Reporting-Landschaft und strategische Bündelung des Bedarfs
- Migration und Konsolidierung von Reports auf Metabase, Anbindung an ClickHouse als Datengrundlage
- Aufbau und Pflege von Datenpipelines
Stack: Metabase · ClickHouse · Appsmith · Airflow
Tobias J.
Letzte Position:
Konzeption eines AI-Agenten basierten ERP-Systems
- Konzeption eines LLM-basierten Agentensystems zur Steuerung der ERP-Software
- Entwicklung von Agenten-Workflows mit LangGraph und PydanticAI
- Planung der Schnittstellen zwischen Geschäftslogik und Sprachmodellen
- Planung der Agentenorchestrierung
- Prototypenentwicklung- und Demonstration
Werkzeuge: Python, Pydantic, React, LangChain, LangGraph, Linux
Tushar R.
Letzte Position:
Wissenschaftlicher Mitarbeiter/Masterarbeit bei Otto-von-Guericke Universität Magdeburg
- Durchgeführte qualitative und quantitative Analysen der gewonnenen Ergebnisse, Kategorisierung von Themen, Bewertung von Methoden und Beurteilung der Studienqualität und -zuverlässigkeit.
- Erstellte Forschungsberichte und Evidenzzusammenfassungen, um wichtige Trends, Lücken und Chancen für akademische Betreuer oder funktionsübergreifende Teams zu kommunizieren.
- Präsentierte Ergebnisse durch klar strukturierte Visualisierungen, Tabellen und narrative Zusammenfassungen, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen und zukünftige Forschungsrichtungen zu steuern.
Phil H.
Letzte Position:
Datenanalyst bei Applied Analytics Projects
- Konzipierte und implementierte End-to-End-Datenworkflows (BigQuery + Power BI) und verwandelte Rohdaten in Dashboards für das Management zur KPI-Überwachung
- Abgefragt und transformiert große Datensätze mit Google BigQuery zur Unterstützung analytischer Anwendungsfälle und zur Generierung von Insights
Deependra P.
Letzte Position:
Datenspezialist bei Cloud Factory
- Als Datenspezialist habe ich meine analytischen Fähigkeiten genutzt, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln und damit strategische Entscheidungen und operative Verbesserungen vorangetrieben. Meine Aufgaben umfassten Dateninterpretation, Automatisierung von Berichten und funktionsübergreifende Zusammenarbeit unter Einsatz von Tools wie Microsoft Excel, Power BI und Python für umfassende Datenanalysen.
- Implementierung von Python-Skripten zur Validierung und Abstimmung großer Datensätze, wodurch manuelle Fehler reduziert und die Datenzuverlässigkeit erhöht wurden.
- Einsatz von Python (Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn) zur Automatisierung von Datenbereinigung, -analyse und -visualisierung, was Effizienz und Genauigkeit im Reporting steigerte.
- Entwicklung interaktiver Dashboards in Power BI zur Darstellung wichtiger Kennzahlen, Trends und Leistungsindikatoren, um Entscheidungsprozesse in Echtzeit zu unterstützen.
- Gestaltung und Durchführung automatisierter Berichte mit Excel (Pivot-Tabellen, Power Query, VBA) und Power BI, um Datenkonsistenz und -genauigkeit abteilungsübergreifend sicherzustellen.
- Datenanalyse: Excel (Erweiterte Pivot-Tabellen, Power Query), Power BI (DAX, Datenmodellierung), Python (Pandas, NumPy, Visualisierungsbibliotheken)
- Automatisierung & Reporting: Power BI Dashboards, Excel-Makros (VBA), Python-Skripting.
Sebastian P.
Letzte Position:
Postdoktorand bei Max-Planck-Institut für Bildungsforschung
- Veröffentlichung eines peer-reviewten Artikels zur vergleichenden Analyse biophysikalischer Modelle in der Diffusions-MRT, der laufende Forschungsprojekte beeinflusst hat.
- SciPy wurde für das Titelbild der entsprechenden Journalausgabe ausgewählt.
Philipp G.
Letzte Position:
Machine-Learning-Ingenieur bei docmetric GmbH
- Analyse von Patientendaten für diverse Auftraggeber
- Entwicklung komplexer Analyse-Pipelines
- Qualitätssicherung der Methoden
Srikar K.
Letzte Position:
Anwendungsentwickler bei Vavili Technologies
- War als Full-Stack-Entwickler entscheidend an der Entwicklung von templeswiki.com beteiligt und erstellte und optimierte mehrere Seiten und Microservices, um ein responsives und benutzerfreundliches Erlebnis sicherzustellen.
- Entwickelte einen interaktiven Chatbot mit Natural Language Processing (NLP), um die Nutzerinteraktion zu verbessern und die Kundenkommunikation in der Anwendung zu vereinfachen.
- Baute eine robuste ETL-Pipeline mit Python auf, um mehrsprachige Labels zu erstellen und so eine nahtlose Übersetzung von Inhalten zu ermöglichen.
- Leitete das QA-Team, erstellte einen umfassenden Testplan, um die reibungslose Funktion der Anwendung gründlich zu prüfen, und entwickelte gleichzeitig ein internes Tool zur Anwesenheitsdokumentation, um die Effizienz zu steigern.
Kashaf K.
Letzte Position:
KI-Berater / Experte bei Siemens Mobility
- Bewertete 45+ KI-Anwendungsfälle und entwickelte einen Priorisierungsrahmen für die interne KI-Roadmap von Siemens.
- Testete interne Tools wie DRIM, SiemensGPT und Microsoft Copilot; präsentierte die Evaluationsergebnisse den Stakeholdern.
- Identifizierte Leistungslücken und steigerte die Tool-Akzeptanz um 65 %.
- Unterstützte Wissensaustauschinitiativen zu KI, leitete Onboarding-Sessions für Tools und verbesserte die KI-Kompetenz im Team.
- Arbeitete mit den Abteilungen Engineering, Einkauf und Digital zusammen, um Feedback zu Tools zu sammeln und die Strategie abzustimmen.
Vignesh T.
Letzte Position:
Schichtleiter bei Flink Expansion GmbH
- Analysierte operative Daten von über 400 Bestellungen pro Tag, um Engpässe zu identifizieren und Lieferabläufe zu optimieren, und erreichte so eine termingerechte Lieferquote von 97 % durch datengetriebene Prozessverbesserungen.
- Führte ein bereichsübergreifendes Team von über 10 Mitarbeitenden, nutzte Datenanalysen zur Verbesserung der Protokolltreue um 25 % und steigerte die Produktivität um 15 % innerhalb von 3 Monaten.
- Implementierte Dashboards zur Leistungsüberwachung und KPI-Monitoring-Systeme, die die Mitarbeiterbindung um 10 % steigerten und 100 % Sicherheitskonformität aufrechterhielten.
- Förderte operative Exzellenz durch kontinuierliche A/B-Tests von Arbeitsabläufen und Echtzeitanalysen der Performance.
Ege P.
Letzte Position:
KI-Forschungspartner bei NPO
- Mitarbeit am Karakutu-Projekt und Entwicklung KI-gestützter Tools zur Analyse von Nachrichten in der Türkei.
- Unterstützung beim Web Scraping, Anwendung von NER zur Extraktion von Entitäten und Erstellung interaktiver Filteroberflächen (Vue.js, Plotly.js) für die Suche nach Entitäten und Standorten.
- Durchführung von Sentiment- und Content-Shift-Analysen, um redaktionelle Einflüsse in bearbeiteten Nachrichtenartikeln zu erkennen.
Maurizio F.
Letzte Position:
Python Softwareentwickler bei Schönhofer Sales and Engineering GmbH
- Implementierte eine Kommandozeilen-Schnittstelle (CLI) zur Integration von REST-APIs verschiedener Microservices für Endanwender
- Zentralisierte und vereinfachte die Interaktion mit den Services über die CLI
- Implementierte einen REST-Microservice für benutzerdefinierte Datenschemata basierend auf einem API-first-Ansatz
- Entwickelte ereignisgesteuerte Steuerung mit RabbitMQ zur Anbindung an andere Services
- Setzte Services mit Docker und Kubernetes ein und erweiterte die CLI
- Bewältigte Komplexität und Datenvolumen über den Microservice
Shyam Sundar R.
Letzte Position:
GenAI-Ingenieur bei Freelance
- Hybride semantische und schlüsselwortbasierte Suche sowie LLM-basierte Anforderungsextraktion aus Konversationsanfragen entwickelt, die Suchgenauigkeit um 85 % gesteigert, Suchen ohne Treffer um 70 % und die Suchzeit um 60 % reduziert.
- Produktionsreife API mit Monitoring-Dashboards für über 100.000 Produkte bereitgestellt, Antwortzeiten unter 2 s gehalten und die Zeit von Suche bis Kauf um 40 % verkürzt.
- Technologien: Python, BGE-M3, Qwen2.5, FastAPI, Qdrant, Meilisearch, Docker, Prometheus, vLLM.
Manasvi K.
Letzte Position:
Max-Cut mit MQT-Quantum Auto Optimizer (QAOA vs klassische Baseline) bei Eigenes Projekt
- Formulierte das Max-Cut-Problem als QUBO und implementierte QAOA im Vergleich zu einer Simulated-Annealing-Baseline mit reproduzierbaren Parametersweeps, festen Seeds und exakten Überprüfungen an kleinen Graphen
- Überprüfte, dass beide Ansätze auf allen getesteten Instanzen das bekannte Optimum erreichten; eine tiefere QAOA erhöhte die Laufzeit bei begrenztem Nutzen in diesen Fällen
- Tech: Python · mqt.qao · Qiskit · qiskit-algorithms · NetworkX · Matplotlib · NumPy · SymPy
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Matplotlib einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
89% (Deutschland: 85%)
Doktortitel
16% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95% (Deutschland: 98%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Matplotlib 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 Matplotlib Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (80%)
- Bildung (55%)
- Gesundheitswesen (40%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (30%)
- Fertigung (25%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (25%)
- Professionelle Dienstleistungen (25%)
- Transport und Logistik (20%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Matplotlib leistet
Matplotlib ist eine Python-Bibliothek zum Erstellen von Diagrammen, Plots und publikationsreifen Abbildungen aus Daten. Die pyplot-Schnittstelle unterstützt gängige Visualisierungen, während die objektorientierte API Teams eine präzise Kontrolle über Achsen, Beschriftungen, Anmerkungen, Legenden und Layout gibt. Sie eignet sich für Notebooks, Skripte, Berichte und Produktionsabläufe.
Typische Ergebnisse
- Explorative Plots für Datenanalyse und Modellprüfung
- Linien-, Balken-, Streu-, Histogramm- und Heatmap-Visualisierungen
- Mehrteilige Abbildungen mit gemeinsamen Achsen und Anmerkungen
- Exportfertige Diagramme für Berichte, Präsentationen und Publikationen
- Wiederverwendbare Plotting-Funktionen und visuelle Stilsysteme
Matplotlib kann rohe Analyseergebnisse in Visualisierungen verwandeln, die Entscheidungen unterstützen. Gute Implementierungen sorgen dafür, dass das Ergebnis sowohl lesbar als auch technisch korrekt ist.
Ökosystem und Werkzeuge
Matplotlib arbeitet eng mit Python-Datenwerkzeugen wie NumPy, pandas und SciPy zusammen. Experten verwenden möglicherweise auch Jupyter, Seaborn, Plotly oder GeoPandas, wenn ein Projekt interaktive Ansichten, statistische Gestaltung oder geografischen Kontext benötigt. Typischerweise kümmern sie sich um Abbildungsgrößen, Farbskalen, Schriftarten, Backends, Dateiformate und das Darstellungsverhalten in verschiedenen Umgebungen.
Wann Unternehmen Unterstützung benötigen
Unternehmen greifen häufig auf freiberufliche Expertise zurück, wenn bestehende Diagramme uneinheitlich, schwer zu pflegen oder schwierig zu interpretieren sind. Unterstützung ist bei der Migration von Analyseumgebungen, der Bereitstellung von Forschungsergebnissen, der Neugestaltung von Berichten und der Vorbereitung von Abbildungen für regulierte oder technische Zielgruppen hilfreich. Berliner Teams schätzen möglicherweise Spezialisten, die Remote-Arbeit mit einer klaren lokalen Zusammenarbeit auf Englisch oder Deutsch verbinden können.
Was starke Spezialisten liefern
Ein guter Matplotlib-Experte versteht sowohl die Daten als auch die Zielgruppe. Er prüft Aggregationslogik, Maßstäbe, Einheiten, fehlende Werte und visuelle Kodierungen, bevor er die Abbildung ausarbeitet. Er erstellt wiederverwendbare Funktionen statt einmaliger Notebook-Ausgaben, dokumentiert Annahmen und hält Diagramme auf Bildschirm, Papier und in Exportformaten zugänglich.
Wichtige Qualitätsprüfungen
- Achsen, Einheiten, Beschriftungen und Legenden sind ohne Rätselraten verständlich
- Farben bleiben in gedruckter Form und bei unterschiedlichen Farbwahrnehmungen aussagekräftig
- Abbildungen werden in Notebooks, Skripten und CI-Jobs einheitlich dargestellt
- Layouts vermeiden abgeschnittenen Text, Überlappungen und irreführende Maßstäbe
- Quelldaten und Transformationsschritte lassen sich nachvollziehen und testen
Bei der Bewertung eines Spezialisten sollten Sie ein Beispiel prüfen, das Ihrem Anwendungsfall nahekommt. Fragen Sie, wie er ein Diagramm validiert, Plotting-Logik von Geschäftslogik trennt und zwischen statischer und interaktiver Ausgabe entscheidet. Die beste Arbeit ist reproduzierbar, geht ehrlich mit Unsicherheit um und lässt sich von einem anderen Experten leicht erweitern.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Matplotlib? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Matplotlib wird verwendet, um statische Diagramme für Analysen, Berichte, wissenschaftliche Kommunikation und Qualitätsprüfungen zu erstellen. Die Bibliothek eignet sich sowohl für einen schnellen Notebook-Plot als auch für eine wiederverwendbare Visualisierungskomponente in einer Python-Anwendung.
Matplotlib bietet detaillierte Kontrolle über Abbildungsstruktur, Gestaltung und Ausgabeformate. Seaborn ergänzt darauf aufbauend eine übergeordnete statistische Schnittstelle, während Plotly stärker auf interaktive Diagramme ausgerichtet ist. Die richtige Wahl hängt daher von Zielgruppe und Ausgabeformat ab.
Ein guter Matplotlib-Spezialist kennt sich normalerweise mit Python, NumPy, pandas und Datenbereinigung aus. Erfahrung mit Jupyter, statistischem Denken, Farbgestaltung, Dateiexport und Tests ist ebenfalls hilfreich, wenn Diagramme zuverlässig und wiederverwendbar sein müssen.
Eine kleine Aufgabe zur Diagrammerstellung erfordert möglicherweise jemanden, der mit den Matplotlib-Grundlagen und den Projektdaten vertraut ist. Ein Berichtssystem oder wissenschaftlicher Workflow verlangt tiefere Kenntnisse in wiederverwendbaren APIs, visueller Validierung, Performance, Barrierefreiheit und der Integration in den umgebenden Python-Stack.
Matplotlib-Projekte eignen sich gut für Remote-Arbeit, da Abbildungen, Notebooks und Python-Module über die Versionsverwaltung geprüft werden können. Klare Anforderungen, gemeinsame Datenbeispiele und dokumentierte Darstellungsumgebungen sind wichtiger als die räumliche Nähe. Die Kommunikation auf Deutsch oder Englisch kann Berliner Teams zusätzlich unterstützen.
Matplotlib ist in erster Linie für statische visuelle Ausgaben konzipiert, auch wenn in Notebooks und unterstützten Umgebungen eine interaktive Untersuchung möglich ist. Für browserbasierte Dashboards kann ein Spezialist Matplotlib mit einem anderen Werkzeug kombinieren oder abhängig von den Interaktionsanforderungen Plotly empfehlen.
Prüfen Sie, ob Matplotlib-Abbildungen korrekt, lesbar und reproduzierbar sind, nicht nur optisch ansprechend. Bitten Sie den Spezialisten, Datentransformationen, Maßstabsentscheidungen, Sonderfälle, Exporteinstellungen und die Wartung des Plotting-Codes durch ein anderes Teammitglied zu erläutern.
Matplotlib unterstützt hochwertige Raster- und Vektorexporte, benutzerdefinierte Schriftarten, kontrollierte Abmessungen und detaillierte Layouteinstellungen. Ein kompetenter Spezialist testet die fertigen Dateien außerdem in ihrer vorgesehenen Größe und prüft Beschriftungen, Linienstärken, Farbverwendung und eingebettete Schriftarten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 72 €, was einem Tagessatz von etwa 580 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 89% mindestens einen Master-Abschluss und 16% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (95%) und Hindi (20%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Bildung (55%) und Gesundheitswesen (40%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (85%), Forschung und Entwicklung (F&E) (70%) und Business Intelligence (65%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Matplotlib eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
