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Herxheim bei Landau (Pfalz)
Home office possible
40 h per week
60.000 € per year
Meerbusch
Home office possible
40 h per week
55.000–75.000 € per year
Ettlingen +2
Home office possible
40 h per week
Hannover
Home office possible
24–40 h per week
Berlin
Home office possible
40 h per week
35.000–45.000 € per year
Neckarsulm +1
Home office possible
20–40 h per week
Mainz
Home office possible
25–40 h per week
45.000–55.000 € per year
Dresden
Home office possible
35–40 h per week
Rettenberg +1
Home office possible
30–40 h per week
36.000–50.000 € per year
München
Home office possible
40 h per week
55.000–65.000 € per year
Deggendorf
Home office possible
20–40 h per week
Laichingen
Home office possible
30–40 h per week
Frankfurt am Main
Home office possible
38 h per week
60.000–80.000 € per year
Seelze
Home office possible
30–40 h per week
39.000–45.000 € per year
1 - 14 from 64 Jobs.
Short information about
Data Analyst Finanzen Jobsjobs
Und so schaffen wir das:
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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, Datenbanken, Programmierung, 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 Datenexperten, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
Data-Analysten arbeiten in nahezu allen Branchen, darunter Finanzwesen, Gesundheitswesen, E-Commerce, Marketing, Versicherungen und Regierungsbehörden. Sie können in Unternehmen, Beratungsfirmen oder Forschungseinrichtungen tätig sein.
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