Matplotlib Experten in Berlin
für klare, zuverlässige Datenvisualisierungen – in wenigen Minuten mit geprüften Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Python-Daten mit Matplotlib, NumPy und pandas in publikationsreife Diagramme, analytische Dashboards und visuelle Berichte verwandeln. FRATCH bringt Sie mit passenden geprüften und verfügbaren Freelancern zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Matplotlib eingesetzt haben
Uditha W.
Letzte Position:
Tutor für Data Science bei University of Europe for Applied Sciences
- Unterrichtete Python, Pandas, Datenanalyse, Visualisierung und Power BI für mehr als 250 Studierende.
- Begleitete praktische Projekte von der Datenaufbereitung und explorativen Analyse bis zur Visualisierung und Dashboard-Erstellung.
- Erklärte komplexe analytische Konzepte verständlich für Zielgruppen mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen.
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
Kornél L.
Letzte Position:
Ingenieur für Computer-Vision-Algorithmen (Vertragsbasis) bei Sony R&D Center, Stuttgart Laboratory 1
- Forschung und Entwicklung im Bereich der großmaßstäblichen 3D-Rekonstruktion durchgeführt
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
Maurizio F.
Letzte Position:
Python Softwareentwickler bei Schönhofer Sales and Engineering GmbH
- Implementierung einer Kommandozeilenschnittstelle (CLI) zur Integration von REST-APIs verschiedener Microservices für Endanwender
- Zentralisierung und Vereinfachung der Interaktion mit Services über die CLI
- Implementierung eines REST-Microservices für benutzerdefinierte Datenschemata auf Basis eines API-first-Ansatzes
- Entwicklung einer ereignisgesteuerten Steuerung mit RabbitMQ zur Anbindung an andere Services
- Bereitstellung von Services mit Docker und Kubernetes sowie Erweiterung der CLI
- Bewältigung von Komplexität und Datenvolumen durch den Microservice
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.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Matplotlib einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
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
90% (Deutschland: 85%)
Doktortitel
15% (Deutschland: 19%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
95% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin 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 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 29 Okt 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) (81%)
- Bildung (57%)
- Gesundheitswesen (38%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (29%)
- Fertigung (24%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (24%)
- Professionelle Dienstleistungen (24%)
- Automotive (19%)
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 technischen Abbildungen aus strukturierten Daten. Die pyplot-Schnittstelle ermöglicht eine schnelle Exploration, während die objektorientierte API Teams eine präzise Kontrolle über Achsen, Beschriftungen, Legenden, Anmerkungen und Layout gibt. Sie wird häufig in der Analytik, Forschung, im Engineering und im Reporting eingesetzt.
Arbeiten mit Visualisierungen
Fachleute nutzen Matplotlib, um klare Visualisierungen für Analyse und Kommunikation zu erstellen:
- Linien-, Balken-, Streu-, Flächen- und Histogrammdiagramme
- Statistische Plots für die explorative Datenanalyse
- Mehrteilige Abbildungen mit gemeinsamen Achsen und Anmerkungen
- Exportfertige Grafiken für Berichte, Publikationen und Präsentationen
- Wiederverwendbare Plotting-Funktionen für wiederkehrende Datensätze
Der richtige Diagrammtyp, Maßstab und die visuelle Hierarchie sind ebenso wichtig wie der Code.
Python-Ökosystem
Matplotlib arbeitet eng mit NumPy-Arrays, pandas DataFrames und Jupyter-Notebooks zusammen. Spezialisten kombinieren es häufig mit Seaborn für übergeordnete statistische Formatierungen, SciPy für wissenschaftliche Analysen und Plotly oder Bokeh, wenn Interaktivität erforderlich ist. Sie kümmern sich auch um Vektor- und Rasterexporte wie SVG, PDF und PNG sowie um Stylesheets, Farbskalen und benutzerdefinierte Schriftarten.
Wann Expertise hilft
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn visuelle Ausgaben korrekt, konsistent und leicht zu pflegen sein müssen. Typische Anlässe sind ein neuer Analyse-Workflow, ein Zyklus für Forschungsberichte, die Ablösung von Ad-hoc-Plots aus Notebooks oder der Bedarf, Abbildungen teamübergreifend zu standardisieren. Berliner Teams schätzen möglicherweise auch Fachleute, die remote arbeiten und gleichzeitig lokale Workshops auf Englisch oder Deutsch begleiten können.
Starke fachliche Fähigkeiten
Ein guter Matplotlib Spezialist versteht die Daten hinter jeder Visualisierung. Vor der Auswahl einer Darstellung prüft er Einheiten, fehlende Werte, Aggregationen und Unsicherheiten. Er schreibt modularen Python-Code, trennt Datenaufbereitung und Rendering und gestaltet Abbildungen so, dass sie auf Bildschirmen, im Druck und in Präsentationen lesbar sind. Gute Dokumentation und reproduzierbare Notebooks machen das Ergebnis leichter überprüfbar und erweiterbar.
Die richtige Passung finden
Achten Sie auf Beispiele, die mehr zeigen als ansprechende Farben. Fragen Sie, wie der Fachmann mit dichten Daten, irreführenden Maßstäben, Barrierefreiheit, Exportqualität und sich ändernden Eingaben umgegangen ist. Nützliche Erfahrung kann die automatisierte Berichtserstellung, das Testen visueller Ausgaben, die Dashboard-Integration oder wissenschaftliche Publikationsstandards umfassen. Ein präzises Briefing sollte Datenquelle, Zielgruppe, Ausgabeformat und Prüfprozess festlegen, bevor die Arbeit beginnt.
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Matplotlib? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Matplotlib wird verwendet, um statische Diagramme und technische Abbildungen aus Python-Daten zu erstellen. Unternehmen nutzen es für explorative Analysen, automatisierte Berichte, wissenschaftliche Publikationen, operative Auswertungen und Präsentationsgrafiken.
Matplotlib bietet eine detaillierte Kontrolle über die Struktur und Darstellung von Abbildungen. Seaborn ergänzt es um komfortable statistische Formatierungen, während Plotly meist bevorzugt wird, wenn interaktive, browserbasierte Diagramme im Mittelpunkt des Projekts stehen.
Ein kompetenter Matplotlib Fachmann arbeitet häufig mit NumPy, pandas und Jupyter. Je nach Auftrag sind auch Erfahrungen mit SQL, SciPy, Seaborn, Plotly, automatisiertem Reporting oder den Grundlagen der Datenvisualisierung nützlich.
Der Umfang ist wichtiger als die Bibliothek allein. Ein einfaches Diagramm kann wenig Unterstützung erfordern, während Publikationsgrafiken, wiederverwendbare Visualisierungsmodule oder umfangreiche Reporting-Workflows einen Fachmann verlangen, der Python-Strukturen, Datenvalidierung und Ausgabestandards versteht.
Ja. Matplotlib Arbeiten werden häufig über Notebooks, Python-Pakete, Versionskontrolle und gerenderte Vorschauen geteilt, sodass die Zusammenarbeit aus der Ferne praktikabel ist. Für Teams in Berlin sollten Sie frühzeitig Arbeitssprache, Workshop-Zeiten, Prüfwerkzeuge und den erforderlichen Umfang der Teilnahme vor Ort abstimmen.
Matplotlib ist in erster Linie für die statische Darstellung konzipiert, unterstützt aber interaktive Backends zur Exploration in Notebooks und Desktop-Umgebungen. Wenn Endnutzer umfangreiche Interaktionen im Browser benötigen, empfiehlt ein Spezialist möglicherweise Plotly, Bokeh oder ein Dashboard-Framework zusätzlich zu Matplotlib.
Prüfen Sie, ob Matplotlib Abbildungen korrekt, lesbar und reproduzierbar sind, statt nur ihr Aussehen zu bewerten. Kontrollieren Sie Achseneinheiten, Beschriftungen, Legenden, Farbkontraste, den Umgang mit fehlenden Daten, Exportformate und ob der Plotting-Code verständlich bleibt, wenn sich der Datensatz ändert.
Ein Matplotlib Auftrag kann Plotting-Module, Notebooks, Diagrammvorlagen, exportierte SVG- oder PDF-Abbildungen, Berichtselemente und Dokumentation umfassen. Legen Sie vor Beginn der Arbeit das Eigentum am Quellcode, erwartete Eingabeschemata, visuelle Standards, Testdaten und den Prozess zur Aktualisierung der Abbildungen fest.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 71 €, was einem Tagessatz von etwa 565 € 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, 90% mindestens einen Master-Abschluss und 15% 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 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (95%) und Hindi (19%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (81%), Bildung (57%) und Gesundheitswesen (38%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Matplotlib in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Business Intelligence (67%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Matplotlib eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Hamburg 
München 
Frankfurt 
Nürnberg Länder:
Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
