pandas Experten in Österreich
mit geprüften, verfügbaren SpezialistenBeauftragen Sie Experten, die Daten bereinigen, DataFrames aufbereiten und Analyse-Workflows mit pandas, NumPy und Jupyter bauen. Erhalten Sie ein schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich pandas eingesetzt haben
Stefan Dangubic
Letzte Position:
BI Berater im Controlling bei Reutter GmbH
- Extraktion, Transformation und Bereinigung von Daten aus Microsoft Dynamics AX
- Erstellung von Vertriebsberichten in Power BI
- Schulung der Mitarbeiter im Bereich Business Intelligence
- Technologien: Power BI, SQL, SQL Server Integration Services (SSIS)
Marcel Steger
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Alexander Lechner
Letzte Position:
Gastdozent für Künstliche Intelligenz (Master-Niveau) bei FH des BFI Wien
- Lehren & Präsentieren
- Kommunikation
- Komplexe technische Themen durch Vorlesungen verständlich für nicht-technische Zielgruppen vermitteln
- Nicht-technische Studierende von null Wissen bis zum sicheren Verständnis und zur Anwendung von Algorithmen begleitet, um Geschäftsergebnisse zu erreichen
Fabio Galvagni
Letzte Position:
IT-Architekt, Anforderungsanalyst und Berater bei CANCOM
- Unterstützt CANCOM-Kunden bei der Migration von Legacy-On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric und Microsoft Foundry
- Übernahme und Stabilisierung bestehender Lösungen nach kurzer Übergabe
- Geschäftsanalyse und Anforderungsengineering für Migration in neue Cloud-Umgebung
- Optimierung von Machine-Learning-Modellen für Feature-Extraction und Kundenprofilierung
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
- Leitung der Migration von On-Prem-Systemen zu Microsoft Fabric
- Gestaltung neuer KI-Plattformen für Kunden
- Test der Integration von Chatbots für Document Intelligence mit Microsoft Foundry inklusive Anforderungsanalyse, Umsetzung, Validierung und Kundenkommunikation
Hossein Adibpouya
Letzte Position:
Datawarehouse Consultant bei LENZING AG
- Beratung zur Enterprise-Data-Warehouse- und Reporting-Praxis bei einem der größten Industriekonzerne Österreichs.
- Entwicklung und Standardisierung von Power-BI-Dashboards sowie Data-Visualization-Governance für unternehmensweites Reporting.
- Entwicklung eines WCAG-konformen, farbenblind-sicheren Visualisierungsstandards (Okabe-Ito-Palette), um Dashboards im gesamten Unternehmen zu vereinheitlichen.
Jürgen Eckel
Letzte Position:
Geschäftsführer bei Riddle&Code GmbH
- Ich habe das Unternehmen auf datenbasierte und KI-gestützte Energieoptimierungslösungen für Mikronetze, Energiegemeinschaften und Netzbetreiber umgestellt.
Christian Schön
Letzte Position:
Kaufmännischer Leiter/CFO bei MEV Independent Railway Services GmbH
- CFO, Prokurist, gewerberechtlicher Geschäftsführer: Finanzen, Personal, IT & Organisation, Förderungen
- Reorganisation und 100% Personal- und Umsatzwachstum in vier Jahren bei konstanten Fixkosten erzielt
- Negative Eigenkapitalquote auf plus 30% verbessert
- Modernes IT- und Reportingsystem implementiert
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die pandas einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
2,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Transport und Logistik, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
3
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Persisch
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 Österreich 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 Österreich, die pandas 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
Datenarbeit in Python
pandas ist die Standard-Python-Bibliothek für die Arbeit mit tabellarischen Daten. Sie hilft Spezialisten dabei, Dateien zu laden, Zeilen zu bereinigen, Quellen zusammenzuführen und Daten für Analyse, Reporting und Machine Learning aufzubereiten. Teams nutzen sie für Ad-hoc-Analysen, wiederholbare Pipelines und Skripte, die rohe Exporte in nutzbare Tabellen verwandeln.
Häufige Aufgaben
- CSV-, Excel-, JSON-, SQL- und parquet-Daten einlesen
- DataFrames filtern, gruppieren, zusammenführen und umformen
- Fehlende Werte, Datentypen und Zeitreihen behandeln
- Daten für Notebooks, Dashboards und Modelle vorbereiten
Starke Profis wissen, wann vektorisierte Operationen sinnvoll sind, wann man langsame Schleifen vermeiden sollte und wie Transformationen klar bleiben. Sie schreiben Code, den andere prüfen, testen und wiederverwenden können.
Das Ökosystem rundherum
pandas steht selten allein. Es wird oft mit NumPy für numerische Arbeit, Matplotlib oder Seaborn für Diagramme, Jupyter für interaktive Analysen und SQL-Tools für die Datenextraktion genutzt. In vielen Projekten sitzt es zwischen Quellsystemen und dem finalen Bericht, Modell oder Export.
Wann Unternehmen Hilfe holen
- Alte Skripte brauchen Aufräumen oder eine bessere Struktur
- Die Logik für Reports ist schwer noch zu vertrauen
- Datenquellen haben sich geändert und Pipelines brechen jetzt
- Interne Teams brauchen kurzfristige Unterstützung bei Analyseaufgaben
Freelance-Experten sind hilfreich, wenn ein Unternehmen schnell liefern muss, ohne langfristig mehr Personal aufzubauen. In Österreich unterstützen sie lokale Teams oft remote oder vor Ort, besonders wenn Python-Arbeit nah an Finance, Operations oder Analytics liegt.
Was starke Spezialisten tun
Ein starker pandas-Spezialist versteht Datenform, Datenqualität und Performance-Abwägungen. Er kann erklären, warum ein Merge Zeilen dupliziert, warum ein Datentyp wichtig ist oder warum ein groupby-Ergebnis falsch ist. Außerdem hält er Notebooks lesbar und verlagert wichtige Logik in wartbare Skripte.
Gute Passung für Projekte
pandas passt gut für Business-Reporting, Datenaufbereitung, explorative Analysen, ETL-artige Skripte und die Vorbereitung von Model-Inputs. Es taucht auch in Audit-Trails, wiederkehrenden Exporten und einmaligen Untersuchungen auf, bei denen Daten schnell geprüft, bereinigt und zusammengefasst werden müssen. Für Teams in Österreich reicht oft eine klare Kommunikation auf Englisch, während lokale Zusammenarbeit bei Workshops oder Übergaben wichtig sein kann.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei pandas am häufigsten fragen.
pandas wird genutzt, um mit tabellarischen Daten in Python zu arbeiten. Unternehmen verlassen sich darauf, um Exporte zu bereinigen, Dateien zu kombinieren, Tabellen umzuformen und Daten für Reports, Dashboards oder Modelle vorzubereiten. Es ist eine praktische Wahl, wenn die Arbeit mit unordentlichen Daten beginnt und mit etwas endet, das Menschen nutzen können.
pandas liegt zwischen Tabellenarbeit und tieferliegenden Datentools. Im Vergleich zu Excel ist es besser für wiederholbare Logik und größere Workflows; im Vergleich zu SQL ist es besser für Transformationen im Speicher; im Vergleich zu NumPy ist es einfacher für beschriftete Tabellen und gemischte Spalten. Die beste Wahl hängt davon ab, wo die Daten liegen und wie wiederholbar die Aufgabe sein muss.
Ein starker pandas-Spezialist kennt sich meist sehr gut mit Python aus, außerdem mit SQL, NumPy und Jupyter. Viele bringen auch Erfahrung mit CSV- und Excel-Imports, Datenbereinigung und Plotting-Tools wie Matplotlib oder Seaborn mit. Für produktive Arbeit sind Tests und eine grundlegende Softwarestruktur ebenfalls wichtig.
pandas-Arbeit braucht nicht immer ein langes Engagement, aber sie braucht jemanden, der die Daten schnell lesen und schwache Logik erkennen kann. Wenn es nur um eine einfache Dateibereinigung geht, kann ein fokussierter Experte ausreichen. Wenn der Code Reports oder ein Modell speist, braucht man jemanden, der auf Wiederverwendbarkeit und Genauigkeit ausgelegt ist.
Bei vielen pandas-Projekten: ja. Datenbereinigung, Analyse und Skriptarbeit werden oft remote erledigt, mit Quell-Dateien und Anforderungen, die online geteilt werden. Vor Ort kann trotzdem helfen, wenn das Team Workshops, Zugriff auf interne Systeme oder eine enge Abstimmung mit Fachanwendern in Österreich braucht.
Fragen Sie, mit welchen Datenquellen die Person gearbeitet hat, wie sie Ergebnisse validiert und wie sie fehlende Werte, Joins und Datentypen in pandas behandelt. Sie sollten auch fragen, wie der Code für andere Experten lesbar bleibt und wie Annahmen dokumentiert werden. Gute Antworten sind konkret und an echte Workflows gebunden, nicht nur an Bibliotheksnamen.
Achten Sie auf saubere DataFrame-Logik, korrekte Behandlung von Randfällen und klare Erklärungen zu Abwägungen. Ein guter pandas-Profi kann zeigen, wie eine Transformation getestet wurde und warum das Ergebnis vertrauenswürdig ist. Prüfen Sie, wie Notebooks oder Skripte strukturiert sind, nicht nur das Endergebnis.
pandas wird oft für Analysen genutzt, kann aber auch kleinere produktive Pipelines und geplante Datenvorbereitungs-Jobs unterstützen. Es funktioniert gut, wenn die Datenmenge in den Speicher passt und die Logik in Python leicht wartbar ist. Für größere oder verteilte Workloads kombinieren Unternehmen es meist mit anderen Tools.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 107 €, was einem Tagessatz von etwa 858 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Persisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (71%), Transport und Logistik (71%) und Fertigung (71%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (86%) und Projektmanagement (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich pandas eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
