Time Series Analysis Experten in Berlin
in Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mit geprüften, verfügbaren SpezialistenHire Experten, die Zeitstempel-Daten in Prognosen, Anomalieerkennung und klare saisonale Erkenntnisse verwandeln. Sie arbeiten mit ARIMA, SARIMA, Prophet, Zerlegung und Produktions-Reporting-Pipelines. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Time Series Analysis eingesetzt haben
Mathias Wilhelm
Letzte Position:
Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit Informationsextraktion bei Mindhopper GmbH
- Versicherungsdienstleister*
Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.
Umsetzung:
- Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
- Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
- ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten
Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.
Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL
Nino Sandmeier
Letzte Position:
Freelancer im Bereich Data Science bei Internationale Unternehmen
Fortführung seit 10/2023, Angebot meiner Data-Science-Entwicklungsfähigkeiten in Vollzeit für internationale Kunden
Unterstützung von Unternehmen dabei, mehr über ihre vorhandenen (unstrukturierten) Daten zu erfahren, Prozesse und technische Systeme zu optimieren und Lösungen für ihre Probleme abzuleiten
Genutzte Tools und Technologien: Python (sklearn, pandas, numpy, Django, SQLAlchemy, PyTorch), Matlab, Docker, AWS EC2, Lambda, S3, SQL, MySQL, Hadoop & Spark, Machine Learning, DNN, KI, Jira, Confluence, Git, CI/CD, GitLab, Jenkins
Sebastian Striebig
Letzte Position:
Group Product Manager – Digitale Plattform-Discovery bei SPREAD.AI
- Entwicklung und Implementierung eines unternehmensweiten Discovery-Frameworks basierend auf Ulwicks Ergebnisgetriebener Innovation; ermöglichte es 7 Product Ownern, unrealisierten Wert systematisch durch eine gemeinsame Ergebnissprache und eine Opportunity-Scoring-Methodik zu identifizieren und zu quantifizieren
- Umwandlung der Product-Owner-Rolle von reinen Backlog-Verwaltern zu strategischen Experimentierern; Einrichtung eines festen Zeitbudgets für autonome Hypothesentests und Discovery-Aktivitäten
- Neugestaltung der Customer Journey Maps, damit sie bei tatsächlichen Nutzerbedürfnissen (Tool-Auswahlphase) beginnen anstatt am Plattform-Einstiegspunkt; Eliminierung manueller Datenaggregationsarbeiten, die zuvor von Projektteams durchgeführt wurden
- Einführung des OKR-Frameworks in 4 Produktteams; Festlegung vierteljährlicher Objectives mit messbaren Key Results (z. B. 40 % Reduzierung des manuellen Integrationsaufwands, Steigerung der Self-Service-Nutzung)
- Vereinheitlichung von 3 separaten Roadmaps durch teamübergreifendes Abhängigkeits-Mapping und gemeinsame Servicevereinbarungen
- Unterstützung des Enterprise-Sales-Zyklus durch ROI-Modellierung und technische Due-Diligence für Automotive- und Verteidigungskunden
Vili Dhamo
Letzte Position:
Technical Lead, Data Engineer bei Mercedes-Benz Consulting
- Optimierung der Datenarchitektur (Medallion) für eine bessere Entkopplung der Verarbeitungsschritte sowie höhere Transparenz und Reproduzierbarkeit
- Technische Qualitätssicherung der Datenverarbeitung in Databricks durch Einführung von Schema Enforcement, Datenqualitätschecks und strukturierter Datenarchitektur
- Pipeline-Orchestrierung mit Azure Data Factory
- Professionalisierung und Automatisierung des Entwicklungs- und Deploymentprozesses durch Integration von Git und GitHub Actions
- Fachliche Führung des Data Engineering Teams (3 Mitarbeitende)
- Leitung von Workshops zur Optimierung und Stabilisierung der Datenplattform und des Entwicklungsprozesses
- Aufnahme und Priorisierung neuer Anfragen, Pflege des Produktbacklogs
- Technologien: Microsoft Azure (Data Lake, Data Factory), Databricks, Apache Spark (PySpark), Python, SQL, Git, Confluence, Power BI, Power Apps, Dataverse, MS SharePoint, Mural
Nooshin Omranian
Letzte Position:
Senior Computational Biologe bei Max-Planck-Institut für molekulare Genetik
- Forschung an der Schnittstelle von Proteomik und künstlicher Intelligenz, mit Schwerpunkt auf der Anwendung von Machine-Learning-Modellen (z. B. neuronale Netze, Clustering-Algorithmen und Merkmalsextraktion) zur Analyse komplexer biologischer Datensätze.
- Entwicklung und Vermittlung KI-basierter Analyse-Workflows für molekulare und proteomische Daten, mit Tools wie Python (scikit-learn, TensorFlow, Pandas) für prädiktives Modellieren und Datenvisualisierung.
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Untersuchung datengestützter Hypothesen in der Molekulargenetik und zur Verbesserung der biologischen Interpretation durch KI-gestützte Mustererkennung.
- Implementierung automatisierter Datenverarbeitungs-Pipelines zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit und des FAIR Data Managements in Hochdurchsatzexperimenten.
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
Meisam Ghafarlangroudi
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur / Data Scientist bei Geeks Ltd (WordUp)
Geeks Ltd ist ein in Großbritannien ansässiges Technologieunternehmen; WordUp ist das KI-gestützte Sprachlernprodukt mit Fokus auf personalisiertes Vokabellernen und intelligente Lernerlebnisse.
- Koordination der KI-Produktlieferung über Product, Engineering, Data, Operations und Führung hinweg, dabei Nutzerbedürfnisse in klar abgegrenzte Initiativen übersetzen, Arbeitsschritte planen, Blocker sichtbar machen, Übergaben begleiten und Fortschritte kommunizieren.
- Verantwortung für Suche, Empfehlung, Retrieval und Content-Anreicherung end-to-end, von Anforderungen und Architektur über Implementierung mit Python/FastAPI bis hin zu Testing, Deployment, Monitoring und schneller Iteration.
- Entwicklung von Retrieval-, Ranking- und Personalisierungs-Services mit niedriger Latenz unter Nutzung von AWS, OpenSearch, DynamoDB, Embeddings und wiederverwendbaren APIs, mit <1s Latenz, 22% höherem Engagement und 12% höherer Premium-Conversion.
- Einsatz von KI-Coding-Assistenten für Codebase-Analyse, Scaffolding, Refactoring, Tests, Debugging und Dokumentation, wobei jede Ausgabe auf Korrektheit, architektonische Passung, Sicherheit, Wartbarkeit und Nutzerwert geprüft wird.
- Vertretung der technischen Arbeit in Planung und Stakeholder-Gesprächen, direkte Anforderungsaufnahme, konstruktives Hinterfragen von Prioritäten, Erklärung von Delivery-Abwägungen und Unterstützung des Teams bei ergebnisorientierten Entscheidungen.
Felix Brunner
Letzte Position:
Projekt bei Maschinenstatus-Erkennung im industriellen 3D-Druck basierend auf Infrarotbilddaten
- Führte eine systematische Datensammlung und -vorverarbeitung für die Machine-Learning-Algorithmen durch
- Definierte den Labeling-Prozess und implementierte eine Schnittstelle zur Annotation der Datensätze
- Programmierte einen visuellen Deep-Learning-Algorithmus zur Erkennung von Maschinenverschmutzung in der Live-Produktion
- Implementierte Data-Augmentation-Techniken, um mit Maschinenheterogenität umzugehen
- Bereitstellte ein containerisiertes Modell mit API-Endpunkten für den Einsatz an Produktionsmaschinen
- Koordinierte und vertrat ein fünfköpfiges Projektteam, erstellte Präsentationen und Berichte
Subodh Khanger
Letzte Position:
Studentische Hilfskraft bei University of Indore
- Mitarbeit an einem wichtigen Projekt zu Quasi-Monte-Carlo-(QMC)-Methoden für Bayessche Optimierung in PDEs, Beitrag zur Implementierung und Fokus auf die Unsicherheitsquantifizierung.
- Bearbeitung von Bayesschen inversen Problemen, die durch PDEs beschrieben werden, Durchführung einer detaillierten Analyse von Doppelintegrationsproblemen mit zwei Ansätzen: volles Tensorprodukt und sparsames Tensorprodukt.
- Verbesserung der Recheneffizienz durch Entwicklung und Optimierung von QMC-basierten Algorithmen, was zu deutlichen Verbesserungen in der Robustheit der Unsicherheitsquantifizierung führte.
- Umfassende Optimierung und Validierung der Algorithmen durchgeführt, was zu zuverlässigeren und präziseren Vorhersagen in PDE-Modellen führte.
Karthikeyan A
Letzte Position:
Prognose von Kryptowährungspreisen mit Machine-Learning-Algorithmen
- Mehrere Machine-Learning-Modelle (z. B. Regression, Zeitreihenanalyse, neuronale Netze) entworfen, implementiert und bewertet, um Kryptowährungspreise vorherzusagen. Dabei Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Modelloptimierung eingesetzt, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
- Gründliche Datenexploration und Visualisierung großer Kryptowährungs-Datensätze durchgeführt, mit Tools wie Python und Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib, um Trends und Muster zu erkennen.
Gönenç Onay
Letzte Position:
Freiberuflicher Datenanalyst bei D4C-Ai
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Time Series Analysis einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre
Positionsdauer
1,8 Jahre (Deutschland: 2 Jahre)
Positionen pro Freelancer
8
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 93%)
Doktortitel
64% (Deutschland: 35%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 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 Time Series Analysis 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 es abdeckt
Time Series Analysis untersucht Datenpunkte, die nach Zeit geordnet sind. Es wird genutzt, um Nachfrage vorherzusagen, Anomalien zu erkennen, Saisonalität zu messen und Trends in Business-, Betriebs-, Finanz-, IoT- und Produktdaten zu verstehen. Gute Arbeit verbindet hier die Mathematik mit einer Entscheidung, die Menschen nutzen können.
Häufige Methoden
- Trend- und Saisonzerlegung
- ARIMA- und SARIMA-Modellierung
- Exponentielle Glättung und ETS
- Prognosevalidierung und Backtesting
- Anomalie- und Change-Point-Erkennung
Tools und Stacks
Fachleute arbeiten oft in Python, R und SQL, mit Bibliotheken wie statsmodels, pandas, Prophet und scikit-learn. Sie kümmern sich auch um Notebooks, reproduzierbare Skripte und Reporting-Ebenen, mit denen Teams Annahmen, Residuen und die Prognosequalität prüfen können.
Wann man Hilfe hinzuzieht
Unternehmen holen freiberufliche Expertise dazu, wenn Prognosen unzuverlässig sind, Muster schwer zu erklären sind oder ein Modell von der Analyse in den regelmäßigen Einsatz übergehen muss. In Berlin bedeutet das oft die Zusammenarbeit mit Teams aus E-Commerce, Logistik, Mobilität, Energie und SaaS, die klare zeitbasierte Einblicke ohne lange Einstellungszyklen brauchen.
Was starke Spezialisten tun
Ein starker Spezialist prüft Datenfrequenz, fehlende Werte, Ausreißer und Leakage, bevor er modelliert. Er erklärt, warum ein Ansatz besser ist als ein anderer, hält die Bewertung ehrlich und dokumentiert, wie sich das Modell über Feiertage, Aktionen und andere wiederkehrende Ereignisse verhält.
Lieferung und Zusammenarbeit
Time Series Analysis endet oft in einer Prognose, einem Monitoring-Workflow, einem Dashboard oder einer Entscheidungsregel für Alarme und Planung. Die Zusammenarbeit aus der Ferne funktioniert gut, wenn der Datenzugriff und der Geschäftskontext klar sind, während Vor-Ort-Sitzungen helfen, Annahmen, Stakeholder und den Zeitpunkt der Veröffentlichung abzustimmen.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Time Series Analysis am häufigsten aufkommen.
Time Series Analysis wird genutzt, um zukünftige Werte vorherzusagen, ungewöhnliche Veränderungen zu erkennen und wiederkehrende Muster über die Zeit zu verstehen. Unternehmen nutzen sie für Nachfrageplanung, Kapazitätsplanung, Sensor-Monitoring, die Analyse finanzieller Signale und Produktmetriken. Die beste Arbeit verwandelt einen unruhigen Datenstrom in eine Entscheidung, auf die Teams reagieren können.
Time Series Analysis konzentriert sich auf Reihenfolge, Verzögerungen, Saisonalität und die Abhängigkeit von früheren Werten. Allgemeines Machine Learning kann mit zeitbasierten Features arbeiten, übersieht aber oft die Struktur, die Zeitstempel besonders macht. In vielen Projekten sind Zeitreihenmethoden besser für Prognosen und Anomalieerkennung geeignet, weil sie die Chronologie respektieren.
Ein starker Time Series Analysis-Spezialist nutzt oft Python oder R mit Tools wie statsmodels, pandas, Prophet und scikit-learn. Häufige Methoden sind ARIMA, SARIMA, exponentielle Glättung, Zerlegung und Backtesting. Die richtige Mischung hängt von der Datenqualität, der Saisonalität und davon ab, wie erklärbar das Ergebnis sein muss.
Nicht jede Time Series Analysis-Aufgabe braucht tiefe Spezialisierung, aber unordentliche Daten oder geschäftskritische Prognosen meistens schon. Wenn du eine saubere Validierung, mehrere saisonale Muster oder produktionsreife Logik brauchst, lohnt sich ein erfahrener Spezialist. Einfache Trendberichte können mit leichterer Unterstützung erledigt werden.
Bei Time Series Analysis solltest du fragen, wie die Person mit fehlenden Werten, Ausreißern und Leakage umgeht und wie sie Prognosen validiert. Frage auch, was sie für deine Daten verwenden würde: ARIMA, SARIMA, ETS, Prophet oder einen anderen Ansatz. Gute Antworten sollten auf deine Datenfrequenz und dein Geschäftsziel zugeschnitten sein.
Ein gutes Time Series Analysis-Deliverable ist nachvollziehbar, anhand historischer Daten getestet und an einen echten Anwendungsfall gekoppelt. Achte auf klares Backtesting, dokumentierte Annahmen, einen sinnvollen Umgang mit Saisonalität und eine Prognose- oder Alarmregel, die das Team pflegen kann. Qualität ist nicht nur Modell-Fit; wichtig ist, ob das Ergebnis Entscheidungen unterstützt.
Ja, Time Series Analysis lässt sich sehr gut remote umsetzen, weil die wichtigsten Inputs Daten, Kontext und Feedback sind. In Berlin bevorzugen manche Teams einen kurzen Vor-Ort-Start, um sich auf Geschäftsregeln abzustimmen, und machen dann online weiter. Am wichtigsten sind Datenzugang, klare Verantwortlichkeiten und schnelle Review-Zyklen.
Ein starker Time Series Analysis-Freelancer bringt oft SQL, Python, Data Cleaning, Dashboarding und grundlegende Statistik mit. In manchen Projekten sind auch Cloud-Daten-Tools, Forecasting-Pipelines oder Monitoring-Setups wichtig. Diese angrenzenden Fähigkeiten helfen, die Arbeit von einem Analyse-Notebook in einen nützlichen Prozess zu überführen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Time Series Analysis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 82 €, was einem Tagessatz von etwa 658 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Time Series Analysis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 64% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Time Series Analysis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Time Series Analysis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (18%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Time Series Analysis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (82%), Bildung (73%) und Bank- und Finanzwesen (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Time Series Analysis in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Business Intelligence (82%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (82%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Time Series Analysis eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
