Matplotlib Experten in Berlin
– in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Holen Sie sich Experten, die Rohdaten mit Matplotlib, Seaborn und Python-Daten-Stacks in klare Charts, druckreife Abbildungen und wiederverwendbaren Plot-Code verwandeln. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Matplotlib eingesetzt haben
Wolfram Knan
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 Wey
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 Jaeuthe
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 Rao
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.
Deependra Pokhrel
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.
Phil Howson
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
Sebastian Papazoglou
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 Großer
Letzte Position:
Machine-Learning-Ingenieur bei docmetric GmbH
- Analyse von Patientendaten für diverse Auftraggeber
- Entwicklung komplexer Analyse-Pipelines
- Qualitätssicherung der Methoden
Srikar Kodi
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 Khan
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 Thota
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 Paksoy
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 Fleischer
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 Rampalli
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 Kumar
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 30 Aug 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was Matplotlib ist
Matplotlib ist die zentrale Python-Bibliothek für statische, animierte und interaktive Diagramme. Sie wird verwendet, um Liniendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme, Heatmaps und individuelle Abbildungen für Berichte, Notebooks, Dashboards und wissenschaftliche Arbeiten zu erstellen. Viele Teams nutzen sie, wenn sie die volle Kontrolle über jedes visuelle Detail brauchen.
Wo es passt
Matplotlib sitzt oft in Python-Daten-Stacks neben NumPy, Pandas und Jupyter.
- Explorative Datenanalyse in Notebooks
- Abbildungen für Papers, Berichte und Präsentationsfolien
- Individuelle Visualisierungen für interne Tools
- Visuelle Prüfungen in Data-Science- und ML-Arbeit
Wann ein Experte sinnvoll ist
Unternehmen holen Spezialisten dazu, wenn Charts mehr als nur Standard sein sollen. Dazu gehören Diagramme mit mehreren Achsen, Abbildungen mit vielen Anmerkungen, ein Publikations-Stil oder das Aufräumen alter Plotting-Codebasen, die schwer zu warten sind. Teams in Berlin nutzen oft Remote-Unterstützung für Datenarbeit, während Vor-Ort-Termine helfen, wenn Plotting mit lokalen Workshops oder Stakeholder-Reviews verbunden ist.
Starke Fähigkeiten rundherum
Eine starke Matplotlib-Fachkraft versteht Figure-Layout, Achsen, Legenden, Farbauswahl und Exportformate. Sie weiß, wie man gut lesbare Plots mit einem einheitlichen Stil über Notebooks, Skripte und Reporting-Pipelines hinweg ausbalanciert. Bei größeren Python-Projekten arbeitet sie auch sicher mit Pandas-Indexing, NumPy-Arrays und Dateiausgaben wie SVG, PNG und PDF.
Anzeichen, dass Sie Hilfe brauchen
- Charts wirken in Notebooks oder Berichten uneinheitlich
- Beschriftungen überlappen oder Legenden sind schwer lesbar
- Sie brauchen einen einheitlichen Stil für viele Abbildungen
- Alter Plotting-Code ist langsam oder instabil
- Sie brauchen ausdrucks- oder präsentationsreife Ausgaben
Typische Ergebnisse
Freelance-Experten liefern meist Plotting-Module, wiederverwendbare Hilfsfunktionen, Style-Vorlagen und aufgeräumte Notebooks. Sie können auch alte Plotting-Skripte neu aufbauen, Abbildungen für wissenschaftliche Publikationen anpassen oder Visualisierungs-Code für einen breiteren Python-Analyse-Workflow vorbereiten. Das Ergebnis ist Code, der sich leichter wiederverwenden lässt, und Abbildungen, denen man leichter vertrauen kann.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Matplotlib? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Unternehmen stellen Matplotlib Spezialisten ein, um Daten in klare Charts für Analyse, Berichterstattung, Forschung und Produktarbeit zu verwandeln. Typische Aufgaben sind individuelle Abbildungs-Layouts, Diagramme mit vielen Anmerkungen, Publikations-Styling und das Aufräumen von Plotting-Code, der über die Zeit unübersichtlich geworden ist.
Matplotlib ist die flexibelste Wahl, wenn Teams volle Kontrolle über jedes Element einer Abbildung brauchen. Seaborn wird oft für schnellere statistische Standarddarstellungen auf Basis von Matplotlib genutzt, während Plotly gewählt wird, wenn interaktive Charts wichtiger sind als feine statische Ausgaben. Der richtige Freelancer weiß, wann welches Tool passt.
Eine starke Matplotlib-Freelancerin oder ein starker Freelancer arbeitet in der Regel auch gut mit Pandas, NumPy und Jupyter. Für echte Projekte sollte die Person Datenaufbereitung, Figure-Export, Styling und die Einbindung von Plots in einen größeren Python-Workflow verstehen. Diese Mischung ist wichtiger als nur die Plotting-API zu kennen.
Einfache Plotting-Aufgaben lassen sich schnell erledigen, aber komplexe visuelle Standards brauchen eine Spezialistin oder einen Spezialisten mit tieferer Matplotlib-Praxis. Wenn Sie Mehrfach-Layouts, individuelle Anmerkungen oder einheitliches Styling über viele Berichte hinweg brauchen, wählen Sie jemanden, der schon an ähnlichen Ausgaben gearbeitet hat. Je anspruchsvoller die visuellen Anforderungen sind, desto wertvoller wird diese Erfahrung.
Ja, Matplotlib wird häufig für statische Abbildungen genutzt, die in PDFs, Papers und Präsentationen präzise aussehen sollen. Es ist eine starke Wahl, wenn Exportqualität, Typografie und Layout-Kontrolle wichtiger sind als Interaktivität. Eine gute Fachkraft passt jede Abbildung an ihr späteres Zielmedium an.
Für die meisten Matplotlib-Arbeiten reicht Remote-Zusammenarbeit aus, weil die Ergebnisse Code, Abbildungen und Dokumentation sind. In Berlin können Vor-Ort-Termine trotzdem helfen, wenn Teams direktes Feedback zum Chart-Design, zu internen Standards oder zu Workshops mit nicht-technischen Stakeholdern wollen. Das beste Setup hängt davon ab, wie die Visuals geprüft werden.
Achten Sie auf sauberen Code, gut lesbares Chart-Design und Abbildungen, die über verschiedene Anwendungsfälle hinweg konsistent bleiben. Eine starke Matplotlib-Fachkraft erklärt Layout-Entscheidungen, geht mit Sonderfällen in den Daten sauber um und liefert wiederverwendbaren Plot-Code statt nur einzelner Screenshots. Schauen Sie darauf, wie Labels, Legenden, Exporte und die Wiederverwendung von Stilen gehandhabt werden.
Matplotlib bleibt relevant, weil es Teams präzise Kontrolle gibt und gut im Standard-Python-Ökosystem funktioniert. Selbst wenn höherstufige Tools genutzt werden, verlassen sich viele Projekte für finale Abbildungen, individuelles Styling und schwierige visuelle Anforderungen weiterhin auf Matplotlib. Es ist eine praktische Wahl, wenn die Ausgabequalität wichtig ist.
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
