Data Scientist.

Findet in Ihren Daten die Antworten, die Entscheidungen besser machen.

Stundensatz 95–140 € Remote & vor Ort DACH-weit
Data Scientist anfragen

Ein Data Scientist beantwortet Geschäftsfragen mit Daten: Welche Kunden springen ab und warum? Was treibt unsere Qualitätsprobleme? Wo verlieren wir Marge? Er kombiniert statistische Methodik mit Geschäftsverständnis — und kommuniziert Ergebnisse so, dass daraus Entscheidungen werden.

Im KI-Kontext ist die Rolle das Fundament: Bevor Modelle gebaut oder Agenten trainiert werden, muss jemand die Datenlage ehrlich bewerten, Hypothesen prüfen und Erwartungen kalibrieren. Viele gescheiterte KI-Projekte wären mit zwei Wochen sauberer Datenanalyse vorab nie gestartet — oder anders.

01

Explorative Datenanalyse vor KI-Projekten

Trägt Ihre Datenlage das geplante Vorhaben? Ehrliche Bewertung von Qualität, Abdeckung und Bias — bevor Budget fließt.

02

Kunden- und Churn-Analysen

Wer kündigt, wer kauft, was treibt beides? Segmentierungen und Treiber-Analysen mit umsetzbaren Empfehlungen.

03

Experiment-Design & A/B-Tests

Maßnahmen sauber messen statt auf Korrelationen hereinzufallen — Testdesign, Auswertung, Interpretation.

04

Management-Reporting mit Substanz

Von Bauchgefühl-Dashboards zu belastbaren Kennzahlen mit klarer Methodik und dokumentierten Annahmen.

Kernkompetenzen
Statistik & HypothesentestsExplorative AnalyseSQLPython (pandas, statsmodels)Visualisierung & Storytelling
Tools & Frameworks
JupyterTableau/Power BIdbtExperiment-PlattformenGit
Plus-Faktoren
Causal InferenceBranchen-DomänenwissenÜbergabe an ML-Engineering

95–140 € / Stunde, DACH-Markt

Statistische Tiefe plus Kommunikationsstärke Richtung Management definieren das obere Ende.

Alle Angaben aus unserer laufenden Marktbeobachtung; Details im Stundensatz-Überblick.

Erzählen Sie von einer Analyse, deren Ergebnis dem Auftraggeber nicht gefiel.
Integrität: Data Scientists, die nur erwünschte Ergebnisse liefern, sind teurer Selbstbetrug.
Wie unterscheiden Sie Korrelation von Kausalität in der Praxis?
Der Klassiker, an dem teure Fehlentscheidungen hängen — die Antwort sollte konkrete Methoden und Demut zeigen.
Wie kommunizieren Sie Unsicherheit an Nicht-Statistiker?
Konfidenzintervalle, die niemand versteht, ändern keine Entscheidungen — Übersetzungskompetenz ist Kernskill.
Wann ist eine einfache Auswertung besser als ein Modell?
Seniorität zeigt sich in Sparsamkeit: Wer alles mit ML beantwortet, hat das Geschäftsproblem nicht verstanden.
Was kostet ein Data Scientist als Freelancer?
Nach unserer Marktbeobachtung liegen die Stundensätze im DACH-Raum 2026 zwischen 95 und 140 Euro, abhängig von statistischer Tiefe und Branchenerfahrung.
Was ist der Unterschied zwischen Data Scientist und Data Analyst?
Fließende Grenzen — als Faustregel: Der Analyst beschreibt, was passiert ist; der Data Scientist prüft Hypothesen, modelliert Zusammenhänge und quantifiziert Unsicherheit. Für viele Fragestellungen im Mittelstand ist die Kombination in einer Person ideal.
Sollten wir zuerst einen Data Scientist oder einen ML Engineer engagieren?
In den meisten Fällen zuerst den Data Scientist: Er bewertet, ob Ihre Datenlage und Fragestellung ein ML-Projekt überhaupt tragen. Das schützt vor dem teuersten Fehler — Modelle auf ungeeigneten Daten.
Wie schnell liefert ein Data Scientist erste Erkenntnisse?
Eine fokussierte explorative Analyse liefert typischerweise nach zwei bis drei Wochen erste belastbare Antworten — vorausgesetzt, der Datenzugang steht ab Tag eins.

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Beschreiben Sie uns Ihr Projekt — Sie erhalten innerhalb eines Werktags eine ehrliche Einschätzung zu Verfügbarkeit, Stundensatz und Alternativen.

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