Apply immediately without a cover letter via the platform – one profile for all applications.
Schwabmünchen
Home office possible
30–40 h per week
Hannover
Home office possible
32–40 h per week
Remote job
30–40 h per week
Remote job
30–40 h per week
Münster +1
Home office possible
30–40 h per week
55–70 € per year
Schwaig bei Nürnberg
Home office possible
30–40 h per week
Darmstadt +3
Home office possible
30–40 h per week
50.000–80.000 € per year
Flintsbach am Inn
20–30 h per week
28.000–33.600 € per year
Köln
Home office possible
30–40 h per week
30.000–45.000 € per year
Remote job
30–40 h per week
Ettlingen
Home office possible
30–40 h per week
35.000–60.000 € per year
Viechtach
Home office possible
30–40 h per week
Siegen +1
Home office possible
20–40 h per week
Darmstadt
Home office possible
15–40 h per week
1 - 14 from 18 Jobs.
Short information about
Data Analyst Teilzeit 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, Versicherungen und Technologie. Sie können sowohl in Unternehmen als auch in Beratungsunternehmen oder Forschungseinrichtungen tätig sein.
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