Data Scientists Freelancer

Die Datenwissenschaft spielt für moderne Unternehmen eine immer wichtigere Rolle. Datenwissenschaftler befassen sich mit der Analyse und statistischen Auswertung umfangreicher Datenmengen. Sie sind für die vergleichende Auswertung der unterschiedlichen Datenquellen von Webdiensten zuständig und helfen durch Modellierung und Mustererkennung, fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch das Erkennen von Trends und Korrelationen innerhalb enormer Datensätze unterstützen Datenexperten Strategiefindung und Prozessoptimierung.
Malt bietet Zugang zu qualifizierten externen Datenwissenschaftlern mit fundierter Expertise in Bereichen wie Spark, R oder Hadoop. Dies ermöglicht Unternehmen den kosteneffizienten Zugewinn wertvoller Dateninformationen und datengetriebener Erkenntnisse.

Wie ein Datenanalyst ist ein Datenwissenschaftler für die Verarbeitung und Analyse der Daten seines Kunden verantwortlich. Ihr Ziel ist es, aus diesen Daten Informationen abzuleiten, die es dem Unternehmen ermöglichen, seine zukünftigen Bedürfnisse zu antizipieren. Dazu müssen sie das Geschäft und den Sektor ihres Kunden in- und auswendig kennen. Sie verfügen über sehr gute Kommunikationsfähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, ihre Ergebnisse anderen Abteilungen des Unternehmens zu präsentieren. 

Data Scientists arbeiten in interdisziplinären Teams mit verschiedenen Experten wie Data Engineers, Data Analysts, Software Developers und Marketing Consultants zusammen. Durch den engen fachlichen Austausch mit Kollegen aus angrenzenden Bereichen wie Technik, Analytik und Betriebswirtschaft gelingt es Datenwissenschaftlern, ihren methodischen Ansatz langfristig und bedarfsgerecht auszurichten. Gemeinsam mit Data Managern und anderen Data Professionals stellen Data Scientists sicher, dass die notwendigen Datengrundlagen in hoher Qualität bereitgestellt werden. Nur durch die enge Kooperation innerhalb und zwischen allen für die Datenverarbeitung relevanten Abteilungen können Unternehmen effizient funktionieren. Der Teamgedanke ist somit ein zentraler Erfolgsfaktor für Data Science.

Im Gegensatz zu Datenanalysten muss ein Datenwissenschaftler jedoch die Daten aus den verschiedenen Kanälen des Unternehmens nutzen, analysieren und verbessern. Datenwissenschaftler werden benötigt, wenn das Datenvolumen zu groß wird (was gemeinhin als Big Data bezeichnet wird), wenn die Daten unstrukturiert sind (Bilder, Texte, Videos usw.) oder wenn sie in Echtzeit zugänglich sein müssen.

Daher müssen freiberufliche Datenwissenschaftler nicht nur statistische Methoden, Datenvisualisierung, (relationale oder nicht relationale) Datenbanken und Business-Intelligence-Tools beherrschen, sondern auch über gute Kenntnisse im maschinellen Lernen und in der Entwicklung (zumindest in R und Python) verfügen. Oft beherrschen sie nicht nur SQL, sondern auch Hadoop und/oder Spark.

Dank ihrer breit gefächerten Fähigkeiten können freiberufliche Datenwissenschaftler Ihnen dabei helfen, das Publikum Ihrer Website zu segmentieren oder Ihren Kunden Artikel auf der Grundlage ihrer früheren Einkäufe zu empfehlen.

Freiberufliche Data-Science-Experten können entweder in den Räumlichkeiten des Kunden oder remote arbeiten. Um den Erfolg des Projekts zu gewährleisten, müssen sie regelmäßiges Reporting über die Ergebnisse ihrer Analysen ablegen.

Vor dem eigentlichen Projektbeginn macht sich der Datenwissenschaftler mit dem Unternehmen seines Auftraggebers, dessen Herausforderungen, der Zielgruppe und den zu erreichenden Zielen vertraut.

Im Rahmen eines Auftrags unterstützt der externe Data Scientist seine Kunden durch praxisnahe Expertise. Durch fundiertes fachliches Know-how bei technischen Aspekten wie Modellierung, Machine Learning und Datenbanktechnik hilft er bei der strategischen und operativen Umsetzung datengetriebener Vorhaben. Darüber hinaus berät der Data Consultant seine Kunden auf geschäftlicher Ebene, indem er datenbasierte Erkenntnisse in konkrete Handlungsempfehlungen und Lösungsvorschläge übersetzt.

Data Scientists entwickeln fortschrittliche Predictive Analytics Modelle mithilfe etablierter Machine- und Deep Learning-Frameworks wie Python, R, NumPy, Pandas, TensorFlow oder Caffe. In Pilot-Projekten implementieren sie Modelle für Vorhersage, Clustering und Bildanalyse sowie Optimierungsalgorithmen.

Darüber hinaus kreieren Data Scientists benutzer- und artikelbasierte Recommendation Engines. Anhand umfangreicher Datenanalysen zu Themen wie Akquise, Nutzerverhalten, Retention, Zielgruppen oder E-Commerce generieren sie aussagekräftige Geschäftserkenntnisse.

Durch Einsatz modernster Data Science Methoden unterstützen sie Unternehmen dabei, datenbasierte Produkte und Lösungen zu entwickeln und so einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu erringen. Ihr Tätigkeitsspektrum umfasst die gesamte Wertschöpfungskette von der Datenaufbereitung bis zur Implementierung in der Praxis.

Die Einstellung eines freiberuflichen Datenwissenschaftlers erfordert einen strategischen Ansatz, um sicherzustellen, dass Sie den richtigen Kandidaten für Ihr spezifisches Projekt finden. Die folgenden Schritte helfen Ihnen, einen freiberuflichen Datenwissenschaftler effektiv einzustellen:

Definieren Sie Ihren Projektumfang und Ihre Ziele: Beginnen Sie damit, die Ziele Ihres Projekts, die Datenanforderungen und die erwarteten Ergebnisse klar zu umreißen. Bestimmen Sie die spezifischen Aufgaben oder Analysen, die der Datenwissenschaftler für Sie durchführen soll.

Bestimmen Sie Ihr Budget: Legen Sie ein Budget für Ihr Projekt fest und berücksichtigen Sie dabei die Komplexität der Arbeit, das erforderliche Maß an Fachwissen und den erwarteten Zeitrahmen. Die Preise für freiberufliche Datenwissenschaftler können erheblich variieren.

Suchen Sie auf Freelance-Plattformen: Suchen Sie nach freiberuflichen Datenwissenschaftlern auf beliebten Freelance-Plattformen wie Upwork, Freelancer, Toptal oder spezialisierten Websites für Datenwissenschaft. Verwenden Sie relevante Schlüsselwörter und Filter, um Ihre Suche einzugrenzen.

Prüfen Sie Portfolios und Profile: Sehen Sie sich die Profile und Portfolios potenzieller Kandidaten an. Achten Sie auf deren Erfahrung, frühere Projekte, Fähigkeiten und Zertifizierungen. Suchen Sie nach Datenwissenschaftlern, die Erfahrung in Ihrer Branche oder Ihrem Fachgebiet haben.

Prüfen Sie Bewertungen und Rezensionen: Lesen Sie Kundenrezensionen und -bewertungen, um den Ruf des Bewerbers und die Qualität seiner Arbeit zu beurteilen. Das Feedback früherer Kunden kann wertvolle Einblicke in die Leistung des Bewerbers liefern.

Befragen Sie die Kandidaten: Führen Sie Gespräche mit den in die engere Wahl gekommenen Kandidaten, um Ihre Projektanforderungen im Detail zu besprechen. Erkundigen Sie sich nach ihrer Herangehensweise bei der Lösung ähnlicher Probleme, nach ihren technischen Fähigkeiten und ihrer Verfügbarkeit.

Bewerten Sie die technischen Fähigkeiten: Je nach den Erfordernissen Ihres Projekts sollten Sie einen technischen Test durchführen oder den Bewerbern einen Beispieldatensatz zur Verfügung stellen, den sie analysieren sollen. Auf diese Weise können Sie die Fähigkeiten der Bewerber bei der Datenanalyse und -modellierung beurteilen.

Kommunikation und Berichterstattung klären: Legen Sie Kommunikationskanäle, Berichtsstrukturen und Projektmeilensteine klar fest. Stellen Sie sicher, dass der freiberufliche Datenwissenschaftler in der Lage ist, regelmäßige Updates zu liefern und seine Fortschritte effektiv zu kommunizieren.

Referenzen prüfen: Bitten Sie nach Möglichkeit um Referenzen von früheren Kunden, um einen Einblick in die Arbeitsmoral, Zuverlässigkeit und Termintreue des Kandidaten zu erhalten.

Vereinbaren Sie die Bedingungen und den Vertrag: Sobald Sie den richtigen Kandidaten gefunden haben, besprechen Sie die Projektdetails, den Zeitplan, die Zahlungsbedingungen und die zu erbringenden Leistungen. Erstellen Sie einen formellen Vertrag, der diese Bedingungen und Erwartungen festhält, um beide Parteien zu schützen.

Richten Sie Maßnahmen zur Datensicherheit ein: Wenn Ihr Projekt sensible Daten umfasst, stellen Sie sicher, dass der freiberufliche Datenwissenschaftler Ihre Anforderungen an die Datensicherheit und Vertraulichkeit versteht und ihnen zustimmt.

Überwachen Sie den Fortschritt: Bleiben Sie während des gesamten Projekts involviert, um den Fortschritt zu überwachen, Feedback zu geben und alle Probleme umgehend zu lösen. Effektive Kommunikation ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen freiberuflichen Zusammenarbeit.

Der Stundensatz für einen freiberuflichen Datenwissenschaftler in Deutschland kann in Abhängigkeit von mehreren Faktoren wie Erfahrung, Fachwissen und Komplexität des Projekts variieren. Im Durchschnitt kann ein freiberuflicher Datenwissenschaftler in Deutschland zwischen 50 € und 150 € pro Stunde verlangen. Sehr erfahrene Datenwissenschaftler mit speziellen Fähigkeiten und einer nachweislichen Erfolgsbilanz können sogar noch höhere Sätze verlangen.

Es ist wichtig zu beachten, dass Sie als Freiberufler bei der Festlegung Ihres Stundensatzes verschiedene Ausgaben wie Steuern, Versicherungen und Altersvorsorge in Betracht ziehen müssen. Außerdem sollten Sie die Kosten für Marketing und Networking einkalkulieren, um Kunden zu gewinnen und sich einen guten Ruf in der Branche zu erarbeiten.

Eine Möglichkeit, um sicherzustellen, dass Ihr Stundensatz als freiberuflicher Datenwissenschaftler in Deutschland wettbewerbsfähig ist, besteht darin, sich über die Stundensätze anderer Freiberufler in der Branche zu informieren. Sie können auch in Erwägung ziehen, Berufsverbänden oder Netzwerkgruppen beizutreten, um Einblicke in Branchenstandards und bewährte Verfahren für die Festlegung Ihres Stundensatzes zu erhalten.