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
Hannover
Home office possible
32–40 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

Ettlingen
Home office possible
35–40 h per week

Karlsruhe
Home office possible
40 h per week

Hamburg +2
Home office possible
35–40 h per week

München +2
Home office possible
40 h per week

Ettlingen
Home office possible
35–40 h per week

Düsseldorf
Home office possible
40 h per week

Ulm
Home office possible
40 h per week
45.000–75.000 € per year
1 - 14 from 65 Jobs.
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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 oder sie extrahiert relevante Informationen aus großen Datenmengen, um Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Ein Data-Analyst benötigt Kenntnisse in Statistik, Programmierung, Datenbankmanagement und Datenvisualisierung. 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 Data Science, 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 Fachkräfte, die Daten analysieren und interpretieren können.
Data-Analysten arbeiten in verschiedenen Branchen und Bereichen, darunter Finanzwesen, Gesundheitswesen, E-Commerce, Marketing, Forschung und Entwicklung. Sie können sowohl in Unternehmen als auch in Beratungsunternehmen oder Behörden tätig sein.
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