pandas Experten in Nürnberg
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die unübersichtliche Datensätze bereinigen, pandas DataFrames in zuverlässige Analyseabläufe verwandeln und Reporting-Pipelines für Python-Teams bauen. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich pandas eingesetzt haben
David Onaiyekan
Letzte Position:
Research Intern bei Pattern Recognition Lab
- Leitung der Integration eines maßgeschneiderten Transformer-basierten Encoders in die AFFGANwriting-Pipeline und Ersetzung der alten VGG19-Architektur, um reichhaltigere, hochqualitative Schreibstil-Repräsentationen zu gewinnen.
- Steigerung der Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 %, was einen deutlichen Sprung in der wahrgenommenen Qualität und dem Realismus der generierten Handschriften im Vergleich zum Basismodell zeigte.
- Verbesserung der OCR-Leistung um 20 % durch Implementierung eines Teacher-Student-Frameworks, das ein TrOCR-Benchmarkmodell für ergänzende Trainingsabstimmung nutzte.
Amir Alinaghi
Letzte Position:
Masterarbeit bei Friedrich-Alexander-Universität
- Analyse der Rolle von Ehe als informelle Versicherung in Deutschland unter Anwendung ökonometrischer Methoden (Betreuung: Prof. Dr. Harald Tauchmann).
- Aufbereitung und Bereinigung mehrerer Paneldatensätze sowie Extraktion relevanter Variablen zur Erstellung eines finalen Paneldatensatzes mit über 36.000 Beobachtungen (2006–2020, SOEP).
- Design eines IV-Modells in Stata zur Untersuchung des kausalen Zusammenhangs zwischen Trennung von Paaren und Gesundheitsschocks (mental/physisch).
- Durchführung von Robustness Checks zur Sicherstellung der Stabilität und Validität der Ergebnisse.
Muntaha Shams
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberufler) bei Upwork
- Über 40 KI-Projekte und 23 strategische Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Naher Osten) abgeschlossen, eine Erfolgsquote von 98 % erreicht und langfristige Partnerschaften aufgebaut.
- Produktionsreife KI-Lösungen in Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generativer KI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots) entwickelt und bereitgestellt, wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70 % gesteigert wurde.
- Große Sprachmodelle (LLMs) entworfen und feinabgestimmt, inklusive Prompt Engineering und Integration in unternehmensinterne Wissensdatenbanken, was zu intelligenteren Entscheidungen und reduziertem manuellem Aufwand führte.
- Echtzeit-Computer-Vision-Anwendungen (Erkennung, Segmentierung, OCR) entwickelt und in Geschäftssysteme integriert, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Start-ups und Unternehmen in KI-Strategie, Architektur und Implementierung (Cloud & On-Premise) beraten, Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt.
- Den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten (Anforderungsanalyse, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen gemanagt und dabei eine hohe Qualität gesichert.
Puranjan Bandyopadhyaya
Letzte Position:
Praktikum - Generative KI bei Continental
- Bilder von Reifen und deren Merkmalsbeschreibungen gesammelt.
- Datensatz mit Bild-Metadaten mit pandas bereinigt.
- Merkmals-Embeddings der Bilder in der Chroma-Vektordatenbank gespeichert.
- Bildaugmentierungen eingesetzt, um die Datensatzgröße zu erhöhen.
- sklearn verwendet, um Datensätze zu mischen, und imbalanced-learn, um Klassengrößen im Datensatz auszugleichen.
- PyTorch genutzt, um verschiedene neuronale Netze zu trainieren und zu testen.
- Modell mit einer eigenen Genauigkeitsmetrik auf Basis einer Ähnlichkeitssuche in ChromaDB validiert.
- Vorhersagen der Genauigkeit mit matplotlib visualisiert.
- Trainiertes Modell in DreamBooth integriert, um ein Stable-Diffusion-Modell zu trainieren und neue Reifenbilder zu generieren.
- Eigenes Docker-Image im Amazon Elastic Container Registry für das Machine-Learning-Skript erstellt.
Pawan Saxena
Letzte Position:
CAPTCHA-Erkennung mit CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Zeichenfehlerrate (CER) von 9,37% und Sequenzgenauigkeit von 68,36% auf dem Validierungsdatensatz erreicht
- Datenaugmentierungspipeline mit Verzerrungen, Rauschzugabe und Überlagerungen erweitert, um die Robustheit zu steigern
- Detaillierte Fehleranalyse bei verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und zeichenspezifische Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Vasuraj Bhatia
Letzte Position:
Cloud-Datenanalyst bei Bhatia Reply
- Analysierte über 50.000 Kundendatensätze mit SQL und Python in einem Cloud-Service-Unternehmen und identifizierte Trends
- Erstellte interaktive Tableau-Dashboards für Vertriebs- und Marketing-Stakeholder, wodurch Berichte verkürzt wurden
- Entwickelte ARIMA- und AutoARIMA-Zeitreihenmodelle zur Prognose der AWS-Ressourcenauslastung, wodurch Kosten gesenkt wurden
- Automatisierte ETL-Pipelines mit Python und verbesserte die Workflow-Effizienz um 20 % für skalierbare Daten
- Kooperierte mit DevOps-Teams, um 3 Machine-Learning-Modelle mit Docker in der Produktion bereitzustellen
Ekaansh Khosla
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Aqsa Younus
Letzte Position:
Multilingual Translation Tool - NLP Project
- Integrierte MarianMT-Modelle (Marian Machine Translation), um hochwertige neuronale maschinelle Übersetzungen (NMT) zu gewährleisten.
- Verwaltung des Modellladens und der Tokenisierung mit Hugging Face Transformers, optimiert für Offline-Cache und Reproduzierbarkeit.
- Geplante Erweiterungen: automatische Spracherkennung, Batch-Übersetzungen und effiziente GPU-Inferenz mit PyTorch.
Anshul Pandey
Letzte Position:
BSc Künstliche Intelligenz bei Friedrich Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
- Aktuelle Note: 1,4.
- Angewandte Programmierung in der Signalverarbeitung: Fourier-Transformation, Filterung, VisPy und NumPy.
- FAUST WebSecurity Workshop.
- Praktische Erfahrung mit LLMs, angewandter Data Science und Datenanalyse.
- Versiert in Python, PyQt5, C++, MS Office, Git, Pandas, NumPy, VisPy, JavaScript, CSS, Maschinelles Lernen und HTML.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die pandas einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
7 Jahre (Deutschland: 12 Jahre)
Positionsdauer
1,3 Jahre (Deutschland: 2,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
5 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
78% (Deutschland: 80%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Hindi
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Nürnberg 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 Nürnberg, 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. Experten nutzen sie, um CSV-, Excel-, SQL-, JSON- und Parquet-Dateien zu laden und daraus rohe Datensätze in saubere DataFrames zu verwandeln, die für Analyse, Reporting oder Automatisierung bereit sind.
Typische Leistungen
- Datenbereinigung und Transformation
- Reporting-Datensätze und KPI-Ansichten
- ETL- und Batch-Vorbereitungsjobs
- Notebook-Analysen für Geschäftsteams
- Datenvalidierung und Abgleich
Das Ökosystem darum herum
Starke Spezialisten kennen den breiteren Python-Stack, nicht nur pandas. Sie arbeiten oft mit NumPy, Jupyter, scikit-learn, SQL und Visualisierungstools wie Matplotlib oder Seaborn. Außerdem verstehen sie Dateiformate, Joins, groupby-Logik, fehlende Werte und den Umgang mit Zeitreihen.
Wann Unternehmen Hilfe dazuholen
Teams suchen meist freiberufliche Unterstützung, wenn Datenworkflows instabil werden, Notebooks sich nur schwer wiederverwenden lassen oder Reporting von manuellen Schritten auf wiederholbaren Code umgestellt werden soll. In Nürnberg passt das oft für Teams aus Operations, Fertigung, Logistik und Software, die eine klare Datenverarbeitung ohne langen Einstellungsprozess brauchen.
Was starke Spezialisten machen
Ein guter pandas-Profi schreibt Code, der lesbar, getestet und leicht erweiterbar ist. Er vermeidet langsame Logik Zeile für Zeile, wählt die richtigen dtypes und macht Transformationen nachvollziehbar, damit andere dem Ergebnis vertrauen können.
Ergebnisse, die zählen
Die beste Arbeit lädt nicht nur Tabellen. Sie liefert saubere Analyse-Datensätze, zuverlässige Skripte und Dokumentation, die andere Python-Spezialisten schnell übernehmen können. Für lokale Teams und die Zusammenarbeit aus der Ferne ist klare Kommunikation genauso wichtig wie technisches Können.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu pandas am häufigsten gestellt werden.
pandas wird genutzt, um in Python mit Daten zu arbeiten, besonders wenn die Daten in Tabellen liegen. Unternehmen verwenden es, um Exporte zu bereinigen, Quellen zusammenzuführen, Berichte vorzubereiten und wiederholbare Analyseschritte aufzubauen. Es ist in Analytics, Operations, Finance und datenintensiver Produktarbeit weit verbreitet.
pandas ist oft der Zwischenschritt zwischen Excel und SQL. Im Vergleich zu Excel verarbeitet es größere, wiederholbare Transformationen und lässt sich leichter automatisieren; im Vergleich zu SQL ist es besser für das Verarbeiten im Speicher, Joins und komplexe Bereinigungslogik. Viele Projekte nutzen es zusammen mit beiden statt als Ersatz.
Ein starker pandas-Spezialist kennt sich meist gut mit Python aus, liest SQL sicher und versteht Datenformate wie CSV und Parquet. Wissen über NumPy, Jupyter und grundlegende Datenqualitätsprüfungen ist ebenfalls hilfreich. Für Reporting- oder Analytics-Arbeit ist auch die klare Kommunikation mit den Fachbereichen wichtig.
Für einfache Bereinigungs- oder Reporting-Aufgaben kann ein fokussierter pandas-Experte ausreichen. Für Pipelines, wiederkehrende Berichte oder den produktiven Einsatz brauchen Sie jemanden, der Performance, Sonderfälle und wartbaren Code schon umgesetzt hat. Je mehr Systeme und Datenquellen beteiligt sind, desto wichtiger wird echte Projekterfahrung.
Ja, die meiste pandas-Arbeit kann remote erledigt werden, weil sie meist von Code, Dateien und klaren Anforderungen abhängt. Vor Ort kann trotzdem helfen, wenn das Datenmodell unklar ist oder wenn Teams eng mit Analysten und Fachbereichen zusammenarbeiten müssen. In Nürnberg ist eine gemischte Zusammenarbeit oft eine praktische Lösung.
Achten Sie auf einen pandas-Profi, der seinen Ansatz klar erklärt und Transformationen schreibt, die man später noch lesen kann. Gute Anzeichen sind der sorgfältige Umgang mit fehlenden Daten, konsistente Benennung, ein sinnvoller Einsatz von Indizes und Code, der unnötige Schleifen vermeidet. Fragen Sie nach Beispielen für bereinigte Datensätze, Berichte oder Skripte, die er geliefert hat.
pandas ist eine starke Wahl, wenn die Daten in den Speicher passen oder wenn die Hauptaufgabe das Strukturieren, Erkunden und Validieren tabellarischer Daten ist. Wenn die Workloads sehr groß oder verteilt werden, ergänzen Teams oft Tools wie SQL-Engines, Spark oder Dask darum herum. Der richtige Spezialist weiß, wann pandas passt und wann es Teil eines größeren Stacks sein sollte.
Ein guter pandas-Experte liefert vielleicht Bereinigungsskripte, wiederverwendbare Notebooks, Reporting-Datensätze, Validierungsprüfungen oder kleine Automatisierungsjobs. Oft dokumentiert er Annahmen und Sonderfälle, damit andere Python-Spezialisten die Arbeit weiterverwenden können. Die besten Ergebnisse sind leicht auszuführen, leicht zu prüfen und schwer kaputtzumachen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 35 €, was einem Tagessatz von etwa 281 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 78% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 7 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (89%) und Hindi (22%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Bildung (67%) und Fertigung (44%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die pandas in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Forschung und Entwicklung (F&E) (89%) und Business Intelligence (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich pandas 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.
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!

Berlin
Hamburg
München
Köln
Frankfurt
Stuttgart
Düsseldorf
Essen