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Reutlingen +1
Home office possible
30–40 h per week
50.000–60.000 € per year
Gehrden
Home office possible
40 h per week
Ostfildern
40 h per week
Rostock
Home office possible
40 h per week
Dresden
Home office possible
35–40 h per week
Dresden
Home office possible
40 h per week
Bremen
34–40 h per week
Schwaig bei Nürnberg
Home office possible
30–40 h per week
Stuttgart +2
Home office possible
20–39 h per week
Köln
Home office possible
40 h per week
Lampertswalde
40 h per week
Berlin +1
Home office possible
40 h per week
Berlin
40 h per week
45.600–66.000 € per year
Höhr-Grenzhausen
25–40 h per week
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, 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 in der Datenanalyse und der Umgang mit Analysetools sind ebenfalls von Vorteil.
Als Data-Analyst kann man sich durch Weiterbildungen und Spezialisierungen in Bereichen wie Big Data, Machine Learning oder Data Science 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 Datenexperten, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
Data-Analysten arbeiten in nahezu allen Branchen, darunter Finanzwesen, Gesundheitswesen, E-Commerce, Marketing, Versicherungswesen und Technologie. Sie können sowohl in Unternehmen als auch in Beratungsunternehmen oder Forschungseinrichtungen tätig sein.
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