Consultant Data Analytics (m/w/d)

Ettlingen +2
Home office possible
40 h per week
Apply immediately without a cover letter via the platform – one profile for all applications.
Ettlingen +2
Home office possible
40 h per week
Hannover
Home office possible
40 h per week
München
Home office possible
40 h per week
55.000–65.000 € per year
Rostock
Home office possible
40 h per week
Ostfildern
40 h per week
Neckarsulm +1
Home office possible
20–40 h per week
Dresden
Home office possible
35–40 h per week
Dresden
Home office possible
40 h per week
Berlin +1
Home office possible
40 h per week
Weitendorf
Home office possible
40 h per week
32.000–42.000 € per year
Hamburg
Home office possible
32–40 h per week
Schwaig bei Nürnberg
Home office possible
30–40 h per week
Stuttgart +2
Home office possible
20–39 h per week
Berlin
Home office possible
30–40 h per week
50.000–60.000 € per year
1 - 14 from 64 Jobs.
Short information about
Data Analyst Finanzen Jobsjobs
Und so schaffen wir das:
Bewirb dich sofort ohne Anschreiben über die Plattform – ein Profil für alle Bewerbungen.
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 auf Tausende von Jobs. 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 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, Datenbankmanagement, Programmierung (z.B. Python, R), Data Mining und Data Visualization. Außerdem sind analytisches Denkvermögen, Problemlösungsfähigkeiten und Kommunikationsfähigkeit wichtig.
Um Data-Analyst zu werden, ist in der Regel ein Studium im Bereich Informatik, Mathematik, Statistik oder einer ähnlichen Fachrichtung 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 erkennen den Wert von Datenanalysen für ihr Geschäft und suchen daher verstärkt nach qualifizierten Data-Analysten.
Data-Analysten arbeiten in nahezu allen Branchen, in denen Daten anfallen und analysiert werden können. Typische Einsatzbereiche sind Marketing, Finanzen, Gesundheitswesen, E-Commerce, Logistik und Forschungseinrichtungen.
This text was created automatically