So viel kannst Du als Data Science Freelancer verdienen

Wie viel Du als Data Science Freelancer verdienen kannst

 

Freiberuflich tätig zu sein bedeutet für viele Menschen, mehr Geld zu verdienen. Folglich lautet die Frage: „Wie viel verdienen Freiberufler? Um genau zu sein, wie viel kann man als Data Science Freelancer verdienen?“

 

Der Himmel ist die Grenze in Deutschland

Eine, im letzten Jahr durchgeführte Studie, deutet darauf hin, dass Deutschland zu den besten Plätzen in Europa zählt, um als Freiberufler tätig zu sein. München, als das Technologiezentrum Deutschlands, aber auch die teuerste Stadt der Welt, spielt dabei eine große Rolle. Liegt der Durchschnittsstundenlohn eines freiberuflichen Developers bei ca., € 83, so liegt er für den Data Science Freelancer bei ca. € 90. Das ist doch einiges. Es ist jedoch nicht nur der Data Scientist, auch andere Fähigkeiten werden sehr geschätzt, wobei PR-, Markenbildungs- und Videografie-Kenntnisse ebenfalls zu den am besten bezahlten Dienstleistungen in der IT-Branche gehören.

 

Freiberufler vs. Angestellter: Wer verdient mehr?

Die meisten Freiberufler wissen es bereits: die Freiheit zu arbeiten, wann und wo man will, sind nicht die einzigen Vorteile eines Freelancers. Die meisten Freiberufler neigen dazu, mehr zu verdienen als Kollegen in ähnlichen Vollzeitpositionen.

In den meisten Fällen werden Freiberufler hinzugezogen, um Lücken innerhalb eines firmeninternen Teams zu füllen oder als zusätzliches Paar Hände, um ein laufendes, aber oft einmaliges Projekt in Angriff zu nehmen. Für viele Unternehmen sind die Kosten, einen Freiberufler für einen begrenzten Zeitraum unter Vertrag zu nehmen, dramatisch niedriger als bei der Einstellung einer Vollzeitkraft. Denken Sie dabei nur an Gemeinkosten wie Büroräume, Lohnsteuer, Vergünstigungen für Angestellte, Rentenbeiträge und vieles mehr! Außerdem kann der Freiberufler nach Abschluss des Projekts freigestellt werden, wodurch das Budget des Unternehmens entlastet wird.

Dieser Aufbau bietet eine Menge Flexibilität und Einsparungen für das Unternehmen, schafft aber eine relative Unsicherheit für Freiberufler. Um diese finanzielle Unsicherheit auszugleichen, verlangen Freiberufler oft einen höheren Stunden- oder Tagessatz, einen Kompromiss den Arbeitgeber gerne in Kauf nehmen.

Außerdem arbeiten Freiberufler oft länger als Vollzeitbeschäftigte in ähnlichen Positionen und sind meist auch am Wochenende verfügbar, um Ihr Geschäft aufrecht zu halten. Die Rechnung ist daher einfach. Je mehr Stunden sie arbeiten, desto mehr können Sie verlangen!

So gut das auch klingt, als Freiberuflicher muss man sich vor Augen halten, dass auch er Kosten wie Urlaub, Krankenstand, Mutterschaft/Vaterschaftsurlaub als auch Fortbildung zu tragen hat. Diese Kosten, müssen in den Lohn des Freiberuflichen Data Scientist eingerechnet werden, damit unter dem Strich auch wirklich genug überbleibt.

 

Wie berechne ich meinen Tagessatz als Freiberufler

Wenn Sie gerade erst am Anfang als Data Science Freelancer stehen, ist es am besten, wenn Sie Ihren Tagessatz auf der Grundlage Ihres letzten Grundgehalts berechnen. Sie können die folgende Berechnungsformel als Ausgangspunkt verwenden:

(Ihr Jahresgrundgehalt + 30 %) geteilt durch 220 Tage. Der Aufschlag von 30 % macht die entgangenen Leistungen wie Urlaub, Krankengeld oder Rentenbeiträge aus, während 220 Tage eine Schätzung der Gesamtzahl der Tage ist, die Sie voraussichtlich in einem Jahr arbeiten werden. Damit bekommen Sie einen Überblick, wie viel Sie als Freiberufler voraussichtlich verdienen werden.

 

Müssen sich Freiberufler als Unternehmen registrieren lassen

Ja – das ist extrem wichtig! Wenn Sie anfangen, für sich selbst zu arbeiten, werden Sie automatisch als Einzelunternehmer (Selbstständiger) eingestuft. Auch wenn Sie Ihre örtliche Steuerbehörde noch nicht benachrichtigt haben, sind Sie verpflichtet, auf alles, was Sie als Selbstständiger verdienen, Steuern zu zahlen.

 

Wie werde ich als Data Science Freelancer bezahlt

Als Data Science Freelancer sind Ihre Zahlungsmöglichkeiten ziemlich unkompliziert. Eine der üblichsten Methoden ist die Ausstellung von Rechnungen für die in Rechnung gestellten Stunden oder gelieferten Projekte. Einige Freiberufler gehen jedoch noch einen Schritt weiter und machen den Zahlungsprozess noch einfacher, indem sie Kartenzahlungen und Lastschriften akzeptieren.

 

Bei allem, dass Sie bis jetzt gelesen haben, mag es verlockend aussehen, sich sofort nach dem Schulabschluss selbstständig zu machen. Allerdings, und Experten warnen davor, ist der vollbrachte Schulabschluss nicht die richtige Zeit, ein Einzelunternehmer zu werden.

Experten raten dringendst davon ab, da das erste Jahr in einem Beruf, den Sie gerader erst beginnen, in einer gewissen Weise immer noch dem Lernen unterworfen ist. Auch wenn Sie die Vorbereitungsarbeit perfekt gemacht haben:

• Sie kennen Python, SQL
• Sie verfügen über das richtige Maß an statistischem Wissen,
• Sie haben Hobbyprojekte durchgeführt, um Aspekte der Datenwissenschaft im wirklichen Leben zu praktizieren und selbst dann ist es eher unwahrscheinlich, dass Sie in der Lage sind, allein zu arbeiten.

In Ihren ersten Berufsjahren werden Sie auf viele Probleme stoßen, an die Sie noch gar nicht gedacht haben und die ein gewisses Maß an Dienstalter erfordern.

 

Hier sind nur einige der Fallstricke, die Sie im Leben eines Data Science Freelancer begegnen werden, welche, wenn Sie noch nicht genug Berufserfahrung haben, nur sehr schwer zu bewältigen sind:

• Sie sind sich nicht der üblichen Verzerrungen bewusst, die Ihre alltägliche Arbeit und die Ergebnisse Ihrer Datenprojekte beeinflussen könnten. Und Sie wissen, ein verzerrtes Datenprojekt ist schlimmer als gar kein Datenprojekt!
• Sie haben nicht genug Erfahrung, um Prioritäten zu setzen und zwischen den verschiedenen Geschäftsfällen zu navigieren. Was ist wichtig oder nicht wichtig? Was ist machbar und realistisch – und was ist es nicht?
• Sie wagen es nicht, Nein zu einem Projekt zu sagen, das nicht durchgeführt werden sollte.
• Sie wissen nicht, wie Sie mit Interessenvertretern kommunizieren sollen, die weniger Erfahrung mit datengesteuerten Methoden haben.
• Sie wissen nicht, was in dem (sehr häufigen) Fall zu tun ist, wenn eine Organisation aufgrund der fehlenden Datenkultur nicht bereit ist, datengesteuert zu arbeiten.
• Sie haben nicht genügend Erfahrung, um bewährte Verfahren anzuwenden.
• Sie verfügen noch nicht über ein sorgfältig aufgebautes Netzwerk, auf das sie sich verlassen können.

 

Tatsache ist, Sie können Bücher lesen und Prüfungen bestehen, doch nichts bereitet Sie besser auf den Beruf eines Data Science Freelancer vor, als ein paar Jahre als Vollzeitmitarbeiter in einem Unternehmen zu arbeiten. Als junger Datenanalyst oder Wissenschaftler ist nichts wertvoller, als einen guten Mentor, einen Daten-bewussten Manager oder leitende Datenwissenschaftler in seinem Team zu haben. Jemanden, von denen Sie in diesen ersten Jahren lernen können.

Wenn Sie älter sind, werden Sie eher in der Lage sein, vorherzusagen, ob Ihr Daten-wissenschaftliches Projekt durchkommen wird oder nicht. Tatsächlich, 99 % aller Daten-wissenschaftlichen Projekte, die scheitern, scheitern an der Firmenkultur. Wenn Sie mehr Erfahrung haben, können Sie das bereits bei dem ersten Treffen feststellen. Daher sind Sie ausgerüstet, nein zu einem Projekt zu sagen, wenn Sie sehen, dass das Unternehmen einfach nicht bereit dafür ist.

Außerdem ist die Arbeit mit Daten standardmäßig mit Versuch und Irrtum verbunden. Als Faustregel gilt also, dass der minimale Zeitrahmen für die Arbeit mit einem Kunden an einem komplexen Projekt ~6 Monate beträgt, um sicherzustellen, dass Sie in der Lage sein werden, die gewünschten Ergebnisse zu liefern.

 

Fazit

Mit der nötigen Erfahrung ist es durchaus möglich, ein beträchtliches Jahresgehalt als Data Science Freelancer zu generieren und dabei wahrscheinlich auch wesentlich mehr verdienen, als wenn Sie fix in einem Unternehmen angestellt wären. Besonders, wenn Sie nicht davon zurückschrecken Überstunden zu machen oder hin und wieder ein Wochenende zu opfern.