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München
Home office possible
40 h per week
55.000–65.000 € per year
Oberhausen
Home office possible
40 h per week
36.000–46.000 € per year
Hannover
Home office possible
40 h per week
Bergisch Gladbach
Home office possible
30–40 h per week
50.000–70.000 € per year
Heidelberg
Home office possible
40 h per week
Berlin +1
Home office possible
40 h per week
Köln +1
Home office possible
40 h per week
Gaildorf
Home office possible
37 h per week
Hamburg
Home office possible
40 h per week
51.000–81.000 € per year
Berlin
Home office possible
40 h per week
Ettlingen +2
Home office possible
40 h per week
Hüttenberg
35 h per week
Gescher
Home office possible
40 h per week
48.000–54.000 € per year
Wiesbaden
Home office possible
40 h per week
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Data Analyst Jobsjobs
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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 identifiziert Trends, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen, um Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Ein Data-Analyst benötigt Kenntnisse in Statistik, Mathematik, Programmierung und Datenbankmanagement. 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 mit Datenanalyse-Tools und -Techniken ist ebenfalls von Vorteil.
Als Data-Analyst kann man sich durch Weiterbildungen und Spezialisierungen zum Data Scientist, Business Intelligence Analyst oder Data Engineer weiterentwickeln. Auch Führungspositionen wie Data-Analytics-Manager sind möglich.
Die Nachfrage nach Data-Analysten ist auf dem Arbeitsmarkt hoch und wird voraussichtlich weiter steigen. Unternehmen aus verschiedenen Branchen benötigen zunehmend Datenexperten, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
Data-Analysten arbeiten in nahezu allen Branchen, darunter Finanzwesen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Marketing, Technologie und Regierung. Sie können in Unternehmen, Beratungsfirmen, Forschungsinstituten oder Regierungsbehörden tätig sein.
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