Data Analyst im Private Equity Umfeld (m/w/d)

München
Home office possible
40 h per week
55.000–65.000 € per year
Apply immediately without a cover letter via the platform – one profile for all applications.

München
Home office possible
40 h per week
55.000–65.000 € per year

Hannover
Home office possible
24–40 h per week

Heidelberg
Home office possible
40 h per week

Berlin +3
Home office possible
40 h per week

Ettlingen +2
Home office possible
40 h per week

Norderstedt
Home office possible
32–40 h per week
50.000–72.000 € per year

Eschborn
Home office possible
40 h per week

Ettlingen
Home office possible
35–40 h per week

Eschborn
Home office possible
40 h per week

Ettlingen
Home office possible
35–40 h per week

Teltow
40 h per week

Berlin
40 h per week

Erlangen
Home office possible
40 h per week

Köln
Home office possible
40 h per week
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Und so schaffen wir das:
Bei uns benötigst du kein umständliches Anschreiben. Für deine Bewerbung als Data Analyst beantwortest du kurz und präzise konkrete Fragen des Unternehmens. So kannst du deine Motivation besser zum Ausdruck bringen und sparst wertvolle Zeit.
Die Zeit ist vorbei, in der du deine Bewerbungsunterlagen jedes Mal neu hochladen musstest. Bei Workwise legst du einmalig ein Profil an und bewirbst dich mit wenigen Klicks als Data Analyst. Und das Beste: Dein Workwise-Profil kannst du bei all unseren Partnern nutzen.
Wir stehen mit den Unternehmen persönlich in Kontakt, weshalb wir dir eine Rückmeldung garantieren können. Du kannst den Status deiner Bewerbung als Data Analyst jederzeit in deinem Profil nachverfolgen. Bei Rückfragen steht dir deine persönliche Ansprechperson aus dem Candidate Management zur Seite.
Ein Data-Analyst ist für die Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten verantwortlich. Er extrahiert relevante Informationen aus großen Datenmengen, um Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Ein Data-Analyst benötigt Kenntnisse in Statistik, Datenbankmanagement, Programmierung (z.B. Python, R), Data Mining und Data Visualization. Außerdem sind analytisches Denkvermögen, Problemlösungsfähigkeiten und Kommunikationsfähigkeiten wichtig.
Um Data-Analyst zu werden, ist in der Regel ein Studium in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Bereich erforderlich. Praktische Erfahrung durch Praktika oder Projekte ist ebenfalls von Vorteil.
Als Data-Analyst kann man sich durch Weiterbildungen und Spezialisierungen in Bereichen wie Big Data, Machine Learning oder Business Intelligence weiterentwickeln. Mögliche Karrierestufen sind Senior Data Analyst, Data Scientist oder Data Analytics Manager.
Die Nachfrage nach Data-Analysten ist auf dem Arbeitsmarkt hoch und wird voraussichtlich weiter steigen. Unternehmen aus verschiedenen Branchen benötigen zunehmend Fachleute, die Daten analysieren und interpretieren können.
Data-Analysten arbeiten in nahezu allen Branchen, darunter Finanzwesen, Gesundheitswesen, E-Commerce, Marketing, Versicherungen und Technologie. Sie können in Unternehmen, Beratungsfirmen, Forschungsinstituten oder Regierungsbehörden tätig sein.
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