Plotly Experten in Deutschland
für klare, interaktive Datenprodukte – in wenigen Minuten mit geprüften Freelancern vermitteltBeauftragen Sie Experten, die mit Plotly, Dash und verbundenen Datentools interaktive Diagramme, analytische Dashboards und datenbasierte Python-Anwendungen erstellen. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Plotly eingesetzt haben
Michael N.
Letzte Position:
Senior AI Engineer | Forward Deployed Engineer bei Tiefbau
- Entwicklung eines KI-gestützten Projektorganisationstools für ein Tiefbauunternehmen, das Projekt-, Aufgaben-, Ausschreibungs-, Terminund Dokumentendaten intelligent über einen Knowledge-Graphenverknüpft.
- Implementation von KI-Funktionen zur Dokumentenanalyse, Informationsextraktion, kontextbezogenen Assistenz und sprachbasierten Datenerfassung auf Basis von Microsoft Azure AI, wodurch administrative Aufwände reduziert, Informationen schneller zugänglich gemacht und Projektteams bei Entscheidungen unterstützt werden.
- Technologie-Stack: Python, React, TypeScript, FastAPI, Claude Code, Codex, Graphify, PostgreSQL, Microsoft Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Speech, Azure AI Document Intelligence, Microsoft Graph, Microsoft Entra ID, Docker, Git, CI/CD.
Bardiya B.
Letzte Position:
Data Scientist bei Rewe Digital GmbH
Statistischer Prognosealgorithmus
- Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
- Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
- Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps
Monitoring-Dashboard
- Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
- Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake
ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI
- Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
- Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI
Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow
Manoj K.
Letzte Position:
Werkstudent Datenanalyse bei Biebelhausener Mühle seit 1647 GmbH
- Verwaltete und pflegte tägliche Verkaufs- und Transaktionsdaten und stellte deren Genauigkeit und Integrität für operative Berichte und Analysen sicher.
- Analysierte Kaufmuster von Kunden, um die Bestandsplanung zu unterstützen und die Produktverfügbarkeit zu verbessern.
Julian H.
Letzte Position:
Werk- / Masterthesisstudent Softwareentwicklung bei Scale GmbH
- Tech-Stack: Python, Qt, tensorflow.js, plotly, Angular, TypeScript, HTML, CSS, Git
Nomaira F.
Letzte Position:
Freelance Product Designer / Design Engineer bei Independent
- Kund:innen-Web-Apps und selbst initiierte Produkte End-to-End entwerfen und bauen, inklusive Produktdesign, Design Systems und Full-Stack-Frontend mit React, TypeScript, Tailwind und Supabase.
- Eine Compliance- und Mitarbeiterdaten-Webanwendung für einen britischen Verkehrsbetreiber gestaltet und ausgeliefert, inklusive Datenmodellierung, UX und Frontend-Umsetzung auf Supabase mit Row-Level Security und Edge Functions.
- Merita entwickelt, eine standardmäßig private App zur Erfolgserfassung und Leistungsbeurteilung, in einem 48-Stunden-Hackathon (SheBuilds). Sie umfasst das Erfassen von Erfolgen, verknüpft mit Zielen und Kompetenzrahmen, von AI zusammengestellte Review-Pakete mit token-geschütztem Teilen und eine Ansicht zur Promotion-Readiness und basiert auf React, TypeScript, Tailwind, shadcn/ui und Supabase mit Row-Level Security und Edge Functions.
- Pantressa gestaltet und gebaut, eine App für Lebensmitte-Tracking, Essensplanung und Budgetierung, mit Verantwortung für das Produktdesign bis zur Frontend-Auslieferung auf React, TypeScript, Tailwind und Supabase.
Mario G.
Letzte Position:
Software- und Data Engineer bei Plexify GmbH
- Architektur, Konzeption und Entwicklung einer MVP-Anwendung eines Anbieters für spezialisierte Reiseerlebnisse
- Technologien: Python, FastAPI, Firestore, Firebase, Docker
Stephan B.
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Pawan S.
Letzte Position:
CAPTCHA Recognition using CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Eine Zeichenfehlerrate von 9.37% und eine Sequenzgenauigkeit von 68.36% auf Validierungsdaten erreicht
- Die Datenaugmentierungspipeline um Verzerrungen, Rausch-Injektion und Störelemente erweitert, um die Robustheit zu verbessern
- Eine detaillierte Fehleranalyse zu verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und eine fehlerbezogene Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Animesh B.
Letzte Position:
Praktikum Data Science / Datenanalyse bei Grob Werke GmbH
- Entwickelte, konzipierte und implementierte ETL-Pipelines zur automatischen Extraktion, Transformation und Aktualisierung von Maschinendaten über REST-APIs (Python, OOP)
- Analyse und Verarbeitung großvolumiger Sensor- und Maschinendatensätze mit Python (Pandas, NumPy, SciPy) zur Identifikation von Mustern und zeitreihenbasierten Anomalien in industriellen Systemdaten
- Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Verfahren (Clustering, XGBoost, Regression) zur datenbasierten Zeitreihenanalyse technischer Prozesse und prädiktiven Qualitätsanalyse
- Sicherstellung der Datenqualität durch Validierung, Plausibilitätsprüfungen und Fehleranalysen
- Aufbereitung und Präsentation von Analyseergebnissen für nicht-technische Stakeholder
- Mitarbeit an interdisziplinären IT- und Datenprojekten in enger Zusammenarbeit mit Entwicklern, Projektleitung und Fachabteilungen
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams sowie Anwendung von Best Practices im Software Engineering (Git, Code Reviews, agile/Scrum-Methoden, Versionsverwaltung)
Rutger B.
Letzte Position:
Partner & Geschäftsführer bei AI.IMPACT
- Aufbau einer AI & Data Consultancy Practice mit dem Ziel, europäische Unternehmen bei der Adoption von Artificial Intelligence und modernen Datenplattformen zu unterstützen
- End-2-End Weiterentwicklung eines Produktivsystems unter Einsatz von modifizierten Coding-Agenten (OpenCode). Techstack: Kubernetes, Argo, Keycloak, Typescript, Grafana, GitOps, DevOps, Playwright
- Internes Forschungsprojekt zum Einsatz Coding Agenten im Bereich mathematischer Logik für das Erstellen von formalen Modellen. Einsatz von Cursor IDE und Codex, Codex CLI. Architektur-Entwurf, Qualitätskontrolle und Refactoring, sowie das Schreiben von Code und Tests. Repository (open source) in Pre-launch verfügbar
- Forschung zur Rolle von mathematischer Logik als formale Sprache, die IT und KI mit Unternehmensprozessen verbindet.
- Projektleiter für das Erheben und Ausspielen von Abstellempfehlungen für Schienenfahrzeuge mit erheblichem Einsparpotential auf Basis von Echtzeitdaten in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Projektleiter für das Erheben und Verteilen von Prozess-Meßpunkten in der Bereitstellung für Echtzeitsteuerung in einem Mobilitäts- und Verkehrskonzern
- Stellvertretender Anwendungsverantwortlicher für eine App zur Kommunikation in der Zuführung und Bereitstellung von Schienenfahrzeugen
Mugisha E.
Letzte Position:
Freelancer Business Data Analyst bei Study Boundless
- WordPress-Websites verwalten und dabei SEO-freundliche Strukturen sowie eine leistungsstarke Funktionalität sicherstellen
- Google-Ads-Kampagnen erstellen und optimieren, indem Daten genutzt werden, um Conversion-Raten und ROI zu verbessern
- Looker Studio- und Power-BI-Dashboards entwickeln, um Kundenverhalten, Verkaufstrends und digitale Leistung zu verfolgen
- Google Tag Manager (GTM) und Google Analytics (GA4) implementieren, um präzises Event-Tracking und Reporting zu ermöglichen
Christian S.
Letzte Position:
Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG
- Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
- Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit mit DevOps
- Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Yenal Y.
Letzte Position:
Shiny R Entwicklung bei RadixITS Gbr
- Umsetzung und Abbildung regulatorischer Anforderungen (CSRD, ESRS) in Shiny-Dashboards und Backend-Funktionalitäten
- Konzeption und Entwicklung datengetriebener Module in Shiny inkl. ESG-Kennzahlen und Reporting-Templates
- Integration von Datenquellen (SQL, SAP HANA, APIs, CSV/Excel) über DBI, odbc, httr und readr
- Erstellung interaktiver Visualisierungen mit plotly, highcharter und DT (DataTables)
Sebastian D.
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei CLADE GmbH
- Entwickelte und implementierte ein robustes, in Python basiertes Datenverarbeitungs-Framework, das den Wechsel von R zu Python ermöglichte und die Produktivität im Data Science deutlich steigerte, indem es wartbare, standardisierte Module für häufig genutzte Workflows bereitstellte und Coding-Best-Practices sowie DevOps-Prinzipien anwandte
- Bewertete, trainierte und implementierte Machine-Learning-Modelle auf Cloud-Plattformen und Edge-Geräten, wodurch vollständig automatisierte Midinfrared-(MIR)-Datenbewertungspipelines entstanden, die manuelle Analyseschritte überflüssig machten und die Zeit von der Messung bis zur Vorhersage für Kunden und interne Stakeholder deutlich verkürzten
- Analysierte und interpretierte multivariate MIR-Spektraldaten des firmeneigenen Analysators mit R und Python und unterstützte so die zuverlässige Identifizierung und Quantifizierung von chemischen Verbindungen in Lösungen
Deepak R.
Letzte Position:
Machine Learning Engineer bei go AVA GmbH
- Entwarf und baute eine mandantenfähige Python/Flask-API-Plattform mit JWT- und API-Key-Authentifizierung, berechtigungsbezogenem Zugriff und Service-Orchestrierung als Grundlage für KI-Anwendungen.
- Entwickelte ein multimodales RAG-System mit Hybrid-Chunking, dichten/sparsamen Embeddings, Hybrid-Retrieval, Reranking und Vektorsuche, um fundierte, sehr präzise Antworten über Unternehmensdaten hinweg zu liefern.
- Setzte KI-Workflows produktiv mit Docker, CI/CD, Redis-basiertem asynchronem Job-Tracking, Webhook-Callbacks, Integrationen externer KI-/Medien-Services und Laufzeit-Health-/Reliability-Kontrollen um.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Plotly einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
90%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Plotly 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 Plotly Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (69%)
- Bildung (49%)
- Fertigung (33%)
- Professionelle Dienstleistungen (33%)
- Bank- und Finanzwesen (31%)
- Gesundheitswesen (31%)
- Automotive (22%)
- Versicherung (18%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Interaktive Datenvisualisierungen
Plotly ist eine Diagrammbibliothek zur Erstellung interaktiver, browserbasierter Visualisierungen aus strukturierten Daten. Sie unterstützt Python, R, Julia und JavaScript und bietet Funktionen wie Zoom, Filter, Hover-Details und Exportoptionen. Unternehmen nutzen sie, um komplexe Analysen in verständliche Tools für geschäftliche und technische Nutzer zu verwandeln.
Dash-Anwendungen
Plotly Dash erweitert die Visualisierungsebene zu vollständigen analytischen Webanwendungen. Spezialisten kombinieren Diagramme, Steuerelemente, Tabellen und Callbacks, um Oberflächen für Monitoring, Exploration und Reporting zu erstellen, ohne einen separaten Frontend-Stack aufzubauen. Dash-Projekte nutzen häufig Python-Datenverarbeitung, responsive Layouts und wiederverwendbare Komponenten.
Ökosystem und Tools
Plotly-Arbeiten sind häufig mit pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn und Datenbank-Clients verbunden. Gute Spezialisten verstehen außerdem Jupyter, Vergleiche mit Streamlit, die JavaScript-Integration und die Bereitstellung mit Containern oder Cloud-Diensten. Sie wählen Diagrammtypen sorgfältig aus, verwalten große Datensätze und halten interaktives Verhalten wartbar.
- Notebooks für explorative Analysen und wiederverwendbare Diagrammkomponenten erstellen
- Dashboards mit APIs, SQL-Datenbanken oder operativen Daten verbinden
- Filter, Drill-downs, Callbacks und rollenbezogene Ansichten ergänzen
- Dashboards für Bereitstellung, Tests und Übergabe vorbereiten
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen greifen auf freiberufliche Plotly-Expertise zurück, wenn statische Berichte wechselnde Fragen nicht mehr beantworten oder ein internes Team eine fokussierte Analyseschnittstelle benötigt. Typische Aufgaben umfassen operatives Monitoring, Finanzanalysen, wissenschaftliche Forschung, Logistikplanung und kundenorientierte Datenprodukte. In Deutschland unterstützen Spezialisten außerdem verteilte Teams, die klare Dokumentation und zuverlässige Zusammenarbeit aus der Ferne benötigen.
- Manuelle Tabellenkalkulationsberichte durch interaktive Analysen ersetzen
- Einen Prototyp in eine produktionsreife Dash-Anwendung verwandeln
- Langsame Diagramme, unklare Layouts oder fragile Callbacks verbessern
- Visuelle Standards für ein umfassenderes Analyseprodukt etablieren
Was gute Fachkräfte liefern
Qualität bedeutet mehr als ansprechende Diagramme. Erfahrene Fachkräfte definieren die Zielgruppe und die Entscheidung hinter jeder Ansicht, validieren Datentransformationen, wählen aussagekräftige visuelle Darstellungen und gestalten barrierearm. Sie trennen Präsentationslogik von Datenlogik, behandeln leere und fehlerhafte Zustände, testen Interaktionen und erklären die Anforderungen an die Bereitstellung klar.
Die richtige Passung auswählen
Achten Sie auf Arbeitsproben, die interaktives Verhalten zeigen, nicht nur Screenshots. Fragen Sie, wie der Spezialist Datenaktualisierungen, Performance, Berechtigungen, Tests und Änderungen an den Anforderungen der Stakeholder bewältigt hat. Der richtige Profi kann über Plotly Express und Graph Objects sprechen, erklären, wann Dash geeignet ist, und je nach Projektanforderung auf Englisch oder Deutsch mit Daten-, Produkt- und Fachteams zusammenarbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Plotly? Hier findest du die passenden Antworten.
Plotly wird verwendet, um interaktive Diagramme, Karten, statistische Visualisierungen und analytische Dashboards zu erstellen. Unternehmen nutzen es in Notebooks, internen Reporting-Tools und browserbasierten Anwendungen, in denen Nutzer Daten untersuchen müssen, anstatt ein festes Bild zu betrachten.
Plotly bietet integrierte Interaktivität und browserfertige Ausgaben, während Matplotlib umfangreiche Kontrolle über statische Abbildungen ermöglicht und Seaborn statistische Diagramme im Python-Ökosystem vereinfacht. Die richtige Wahl hängt von Zielgruppe, Interaktionsbedarf, visueller Kontrolle und Bereitstellungskontext ab.
Ein guter Plotly-Spezialist versteht normalerweise die Python-Datenverarbeitung mit pandas und NumPy, SQL, API-Integration und Datenvalidierung. Für Dash-Projekte sind außerdem Kenntnisse in HTML, CSS, Callbacks, Anwendungsstruktur und Bereitstellung wertvoll.
Die erforderliche Plotly-Erfahrung hängt vom Ergebnis ab. Eine fokussierte Diagrammaufgabe kann Visualisierungskompetenz erfordern, während eine produktive Dash-Anwendung umfassendere Kenntnisse in Datenmodellierung, Zustandsverwaltung, Tests, Performance und Bereitstellung voraussetzt.
Plotly-Projekte eignen sich häufig gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, da Diagramme, Notebooks und Anwendungen online geprüft werden können. Teams sollten Datenzugriff, Entwicklungsumgebungen, Dokumentation und die Frage abstimmen, ob für Nutzer oder Stakeholder Kommunikation auf Deutsch erforderlich ist.
Plotly Dash ist eine praktische Wahl, wenn ein Python-orientiertes Team eine analytische Oberfläche mit Diagrammen, Steuerelementen und Daten-Callbacks benötigt. Ein separates Frontend kann besser geeignet sein, wenn das Produkt stark angepasste Interaktionen, umfangreiches Verhalten für Endkunden oder ein bestehendes JavaScript-Designsystem benötigt.
Prüfen Sie die Beispiele eines Plotly-Spezialisten auf übersichtliche Layouts, nützliche Interaktionen und einheitliches Verhalten unter realistischen Datenbedingungen. Fragen Sie nach Barrierefreiheit, Ladegeschwindigkeit, leeren Zuständen, Tests und danach, wie die Visualisierung eine konkrete Entscheidung unterstützt.
Ein Plotly-Freelancer sollte Datenquellen, Aktualisierungsrhythmus, Zielnutzer, erforderliche Interaktionen und die Hosting-Umgebung klären. Wichtig ist außerdem, die Zuständigkeit für Datentransformationen, Abnahmekriterien, Sicherheitsanforderungen und die spätere Wartung des fertigen Dashboards zu bestätigen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 753 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 90% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (98%) und Französisch (24%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (69%), Bildung (49%) und Fertigung (33%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Plotly in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Business Intelligence (80%) und Produktentwicklung (76%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Plotly eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
