Weka Experten in Deutschland
in Minuten aus 15.000 Lebensläufen mit geprüften, verfügbaren SpezialistenStellen Sie Experten ein, die Weka für Datenaufbereitung, Klassifikation, Clustering und Modelbewertung nutzen, plus Machine-Learning-Workflows rund um das WEKA-Toolkit. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Weka eingesetzt haben
Paul Privler
Letzte Position:
Selbstständiger Berater – Industrie/ Embedded/ IoT bei Selbstständig
Beratung und Unterstützung in den Bereichen Vertrieb/Business/Technik/Entwicklung/Marketing:
- Vertrieb, Key Account Management
- Business Development, Geschäfts-/Unternehmensentwicklung
- Partnermanagement
- Programm-/Projektmanagement
- Produktmanagement & Marketing
- Technisches Marketing, Content Marketing
- New Business, Innovation und Technologien
Bis Juli /2021 als Berater und Consultant für Mixed Mode tätig in den Bereichen Key Account Management, Projektmanagement und Business Development.
Ab Q3/2021 erfolgreiche Durchführung von verschiedenen Kundenprojekten im Bereich Business Development, Unternehmensentwicklung, Beratung, Coaching, technisches Content Management, Sales und Marketing:
- EMS-Dienstleister und PCB-Testhaus, Inspektionssysteme: Überarbeitung des Firmenportfolios und der Darstellung. Integration spezialisierter Distribution für optische Inspektionssysteme aus Japan: Contentmanagement, Marketing, Kommunikation, Web, Sales Automation, Lead Generation
- Full-Service-Marketing-Agentur – Technologie-Marketing für die Industrie: Erweiterung des bisherigen B2B- und B2C-Marketingportfolios um Industrie- und Technologiethemen: Contentmanagement, Darstellung und Ausrichtung „Technisches Marketing“, Web, Zielmarkt- und Kundenanalyse, Lead Automation, Beratung
- Software-Produkthersteller & Softwareentwicklung im Bereich Security für Embedded & IoT: Firmenausrichtung und Portfoliodefinition für eine IoT- und Embedded-Security-Firma mit einer SaaS-Lösung für IoT Device Management: Aufbau eines Partnernetzwerks, um Embedded/IoT-Security-Gesamtlösungen anbieten zu können, technischer Content, Firmenausrichtung und Portfoliodefinition, Strategie & Planung, Zielmarkt- und Kundenanalyse, Produktmarketing/USPs für das Security Device Management Tool „IoT-Suite“, Normen und Regularien für Cyberresilienz (z. B. CRA, NIS2, RED), Webcontent, SEO, Management von Marketing- und Sales-Agenturen, CRM, Vertrieb, Präsentationen, Messen, Kongresse, Aufbau von Firmen-Webinaren & Events
- Software-Engineering-Dienstleister/Systemhaus für IoT-, Embedded-, Web-, Mobile- und Desktopanwendungen: Business Development, Erstellung von Content, Kundenakquise und Vertrieb
- Hersteller von Memoryprodukten mit Security-Features als Add-on: Memoryprodukte in Standard-Formfaktoren (SD, CF, SSD...) werden mit Security-Modulen wie HSM, TPM oder Secure-Elementen erweitert und bieten den Anwendern so sichere Datenspeicherung, -Übertragung und Zugriff. Interessant auch als Upgrade- oder Retro-Fit-Lösung, um die kommenden neuen Regularien und Anforderungen bzgl. Cybersecurity wie CRA, RED und NIS2 einzuhalten. Business & New Business Development für den Bereich „Embedded IoT Solutions & Security“, Vertrieb & Marketing. Erweiterung vom reinen Halbleiterbusiness um Security-Solution und Service-Leistungen. Schnittstelle zwischen Geschäftsführung, Marketing, Vertrieb und Produktmanagement. Aufbau von Geschäftspartnern, Technologiepartnern, Systemintegratoren und Resellern aus dem Embedded-, IoT-, OT- und IT-Umfeld. Erstellen von Referenzdesigns/Demos/Lighthouse-Cases und Proof of Concepts für Cross- und Reference Selling. Co-Marketing mit Security-Partnern. Technische Content-Erstellung für Web, Vertrieb und Marketing, Webinare, Social Media etc. Networking, Teilnahme an Messen, Kongressen und Events. Lead Generation, Qualifikation, Follow-up und Conversion zum Kunden. Produktdefinition, USPs, Features. Analyse von Wettbewerb, Marktpositionierung, Zielmärkten - Strategie, Konzept und Maßnahmen - Go to Market.
- Marketing-Agenturgruppe mit Vertriebs- und Unternehmensberatung: Beratung für Unternehmen bei Neuausrichtungen, Marktanalysen und Markteintritten, Go2Market-Konzepte, Kundenauf- und -ausbau, Neukundengewinnung, Leadgenerierung und -Management, Konzepte und Durchführung von Kampagnen (Web, Mail, Social Media, Telefonakquise persönlich oder mit KI-Voice-Assistant, Webinare...). Aufarbeiten und Managen der Kundenproduktdaten für PIM Produkt Information und DAM Data Asset Management Systeme. Schwerpunkt auf Kunden im Industrie- und Technologieumfeld mit erklärungsbedürftigen Produkten und Dienstleistungen.
Christian Schulz
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.
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.
Narges Dastanpour Hosseinabadi
Letzte Position:
Forschungsassistent bei Hochschule München
Integrierten Ansatz zur Erkennung von Strukturschäden in Beton, Stahl und Glas eingeführt, basierend auf Technologien wie LiDAR und Wärmebildgebung. Wechselwirkungen zwischen Materialien hervorgehoben, um Diagnosen zu verbessern und Predictive Maintenance zu ermöglichen.
NLP-basierten Medical Note Simplifier entwickelt, der komplexe klinische Anweisungen in einfaches, kindgerechtes Englisch umwandelt. Dabei Prompt Engineering mit Flan-T5-Transformermodellen angewendet, um patientenrelevante Maßnahmen zu extrahieren und als klare To-Do-Punkte umzuformulieren. Zwei Backends mit Flask und Tornado aufgebaut und eine druckbare Weboberfläche erstellt.
David Rihm
Letzte Position:
Leitender Entwickler/Technischer Architekt
- Konzeption, Erweiterung und Umsetzung der Schnittstellen (REST, GraphQL, Kafka)
- Architektur und Umsetzung Cloud-nativer Microservices auf Azure Kubernetes Service
- Domain-Driven Design, Event-Driven Architecture mit Kafka
- Entwicklung einer umfangreichen Query-Engine für REST-Endpunkte basierend auf fachlichen Objekten
- Konzeption und Realisierung der Klassifikation von Stammdaten mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen (Library Weka, Spotify Voyager)
- Analyse und Auswertung komplexer Lasttestszenarien und Ableitung von Optimierungen
- Steigerung der Systemresilienz (Kafka Error Handling, Circuit Breaker, Sidecar Service Mesh in Go)
- Integration mit CIAM-Systemen (asynchrone Echtzeit-Synchronisierung und Definition der Datenhoheit, Autorisierung, Authentisierung)
- Anbindung Azure Service Bus (AMQP-Protokoll)
- Konzeption und Umsetzung von komplexen Berechtigungskonzepten (u. a. Delegated Administration)
- Dokumentation der Ergebnisse (Confluence, Architekturbeschreibungen, Architekturentscheidungen)
Matti Lange
Letzte Position:
FullStack Entwickler bei Ing DiBa GmbH
- Entwicklung und Erweiterung von Fiori UI5/WebApps für Bereiche Hauptbuchhaltung, Anlagenbuchhaltung u. a.
- Implementierung von Backend-Logiken und OData-Services für ein neues S/4 HANA-System
- Analyse des Ist-Standes von SAP GUI-Transaktionen und Ableitung von passenden Standard- und Eigenentwicklungen
- Entwurf technischer Konzepte und Implementierung eigener UI5-Apps im Fiori Launchpad
- Automatisierte OPA-Tests, Erweiterung und Anpassung von Standard-Fiori-Apps
- Dokumentation und Erstellung von Entwickler-Manuals im Wiki
- Code-Reviews, Genehmigung und Bereitstellung der Softwareeinheiten über GitLab und SAP-Transporte
Hans Hupp
Letzte Position:
Bauleitung bei Rückbau Brandschaden
- Örtliche Bauleitung
- Subunternehmerkontrolle
- Dokumentation
- Bautagebuch
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Weka einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
26 Jahre
Positionsdauer
2,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
21
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Bachelor-Abschluss oder höher
67%
Master-Abschluss oder höher
50%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
0
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 Deutschland 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 Deutschland, die Weka 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 Weka ist
Weka ist eine Machine-Learning-Suite für Datenanalyse, Modellerstellung und Experimente. Sie ist auch als WEKA bekannt, kurz für Waikato Environment for Knowledge Analysis. Teams nutzen sie, um Datensätze zu untersuchen, Algorithmen zu testen und Rohdaten in klare Entscheidungen zu verwandeln.
Typische Aufgaben
- Daten bereinigen und Features vorbereiten
- Klassifikations- oder Clustering-Modelle trainieren und vergleichen
- Ergebnisse mit klaren Metriken und Validierungsschritten bewerten
- Wiederholbare Analyse-Workflows für Forschung oder Business-Anwendungen aufbauen
Weka passt gut, wenn ein Team schnelles Experimentieren ohne großen Engineering-Aufwand braucht. Es ist häufig in Analytics, akademischer Arbeit, Prototyping und kleineren Produktions-Pipelines im Einsatz.
Tools und Ökosystem
Starke Weka-Profis arbeiten mit der zentralen GUI, der Nutzung über die Kommandozeile und Java-basierten Erweiterungen. Oft verbinden sie Weka mit CSV, ARFF, Datenbanken und Skripten rund um Experimente. Sie wissen auch, wann das Standardpaket reicht und wann ein eigener Filter oder Klassifikator nötig ist.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Weka-Expertise meist dann, wenn eine Analyse bereinigt, geprüft oder schnell geliefert werden muss. Das kann bedeuten, instabile Modelle zu reparieren, eine Studie zu dokumentieren oder einen alten WEKA-Workflow neu aufzubauen. In Deutschland funktioniert das oft gut sowohl remote als auch vor Ort, besonders wenn Teams klare Übergaben auf Englisch oder Deutsch möchten.
Was starke Spezialisten tun
- Die Wahl des Algorithmus in einfachen Worten erklären
- Overfitting und schwache Validierung vermeiden
- Die Datenverarbeitung reproduzierbar halten
- Ergebnisse für Nicht-Spezialisten leicht prüfbar machen
Ein guter Spezialist führt nicht nur ein Tool aus. Er versteht die Datenstruktur, die Bewertungsmethode und die Geschäftsfrage hinter der Analyse.
Passende Projekte
Weka ist eine gute Wahl für Proof-of-Concept-Analysen, Forschungsunterstützung, Benchmark-Vergleiche und ältere Knowledge-Discovery-Systeme. Es ist auch nützlich, wenn ein Team viele Modelle schnell vergleichen muss, bevor die Arbeit in einen größeren Stack überführt wird. Für Unternehmen in Deutschland kann es eine praktische Wahl für kurze Experteneinsätze mit klaren Ergebnissen sein.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Weka am häufigsten aufkommen.
Weka wird für Machine-Learning-Aufgaben wie Klassifikation, Clustering, Feature Selection und Modelltests verwendet. Es hilft Teams, Daten zu erkunden, Algorithmen zu vergleichen und wiederholbare Analyse-Workflows aufzubauen. Viele Unternehmen nutzen es für Forschung, Prototyping oder als leichtgewichtiges Analytics-Tool.
Ja. Weka und WEKA bezeichnen dieselbe Machine-Learning-Suite, und viele Suchende verwenden auch den vollen Namen Waikato Environment for Knowledge Analysis. Ein starker Spezialist sollte alle drei Bezeichnungen kennen und wissen, dass sie auf dasselbe Toolset verweisen.
Weka ist für den Einstieg bei visueller Analyse und dem Vergleich standardisierter Algorithmen schneller. Python-Stacks wie scikit-learn oder pandas bieten mehr Flexibilität für individuelle Pipelines und größere Anwendungscodebasen. Unternehmen wählen Weka oft dann, wenn es um Analyse, Bewertung oder einen fokussierten Prototyp geht und nicht um die vollständige Softwareauslieferung.
Ein starker Weka-Spezialist versteht in der Regel Datenbereinigung, Statistik, Validierungsmethoden und grundlegende Machine-Learning-Theorie. Hilfreich ist auch, wenn er Java, ARFF-Dateien, Datenbanken und die Erklärung von Ergebnissen für nicht-technische Stakeholder beherrscht. Diese Fähigkeiten machen es leichter, die Arbeit nach Projektende weiterzuverwenden.
Weka-Arbeit kann klein anfangen, aber das passende Maß an Erfahrung hängt von den Daten und dem Risiko der Entscheidung ab. Einfache Modellvergleiche brauchen vielleicht nur gezieltes Tool-Wissen, während sensible oder unordentliche Datensätze mehr Erfahrung mit Validierung und Feature-Behandlung erfordern. Wenn das Ergebnis eine Geschäftsentscheidung beeinflusst, ist Qualität wichtiger als reine Geschwindigkeit.
Die meisten Weka-Aufgaben können remote erledigt werden, weil die Arbeit sich auf Dateien, Experimente und Reviews konzentriert. Eine Zusammenarbeit vor Ort kann helfen, wenn die Daten sensibel sind, die Stakeholder Live-Workshops möchten oder das Projekt eine enge Abstimmung mit internen Analysten braucht. In Deutschland sind beide Setups üblich.
Achten Sie auf einen Weka-Experten, der die Daten, den gewählten Algorithmus und die Validierungsmethode erklären kann, ohne sich hinter Tool-Ausgaben zu verstecken. Gute Zeichen sind saubere Experimentnotizen, reproduzierbare Schritte und ein klarer Grund für jede Modellwahl. Fragen Sie nach Beispielen dafür, wie mit fehlenden Daten, Klassenungleichgewicht oder inkonsistenten Labels umgegangen wurde.
Weka eignet sich gut für Data-Mining-Studien, Proof-of-Concept-Modelle, Vergleichsberichte und alte Workflows, die bereits von dem Tool abhängen. Es ist auch nützlich, wenn ein Team schnell Erkenntnisse braucht, bevor es auf einen größeren Analytics-Stack umsteigt. Wenn das Projekt kurz und klar definiert ist, kann Weka eine sehr praktische Wahl sein.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Weka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 759 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Weka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 67% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 50% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Weka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 26 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Weka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (29%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Weka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (71%), Automotive (57%) und Bildung (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Weka in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (86%), Produktentwicklung (86%) und Qualitätssicherung (71%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Weka eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
