SAP Consultant – EXA Solutions (m/w/d)

Heidelberg
Home office possible
40 h per week
Apply immediately without a cover letter via the platform – one profile for all applications.

Heidelberg
Home office possible
40 h per week

München
Home office possible
40 h per week
55.000–65.000 € per year

Hannover
Home office possible
24–40 h per week

Emsdetten
Home office possible
35–40 h per week

Memmingen +1
40 h per week

Berlin +3
Home office possible
40 h per week

Uelzen
40 h per week
36.000–150.000 € per year

Eschborn
Home office possible
40 h per week

Herxheim bei Landau (Pfalz)
Home office possible
40 h per week

Hanau
40 h per week
30.000–36.000 € per year

Norderstedt
Home office possible
32–40 h per week
50.000–72.000 € per year

Düsseldorf
Home office possible
40 h per week

Frankfurt am Main
40 h per week

Leipzig +2
40 h per week
50.000 € per year
1 - 14 from 65 Jobs.
Short information about
Data Analyst Quereinsteiger Jobsjobs
companies searching
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 oder sie extrahiert relevante Informationen aus 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 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 Zertifizierungen in spezialisierten Bereichen wie Machine Learning oder Big Data weiterentwickeln. Mögliche Karriereschritte sind Data Scientist, Data Engineer 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, darunter Finanzwesen, Gesundheitswesen, E-Commerce, Marketing, Versicherungen und Regierungsbehörden. Sie können in Unternehmen, Beratungsfirmen oder Forschungseinrichtungen tätig sein.
This text was created automatically