Customer & Data Insights Analyst im Retail (m/w/d)

Hannover
Home office possible
24–40 h per week
Apply immediately without a cover letter via the platform – one profile for all applications.

Hannover
Home office possible
24–40 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

Ettlingen +2
Home office possible
40 h per week

Berlin +1
Home office possible
40 h per week

Waltershausen
Home office possible
38 h per week
32.000–40.000 € per year

Schiltach
40 h per week
40.000–50.000 € per year

Köln
Home office possible
40 h per week

Wuppertal
35–40 h per week

Ettlingen
Home office possible
35–40 h per week

Erlangen
Home office possible
40 h per week

Köln
Home office possible
40 h per week

Koblenz +1
Home office possible
40 h per week

Schopfheim
35–40 h per week
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Und so schaffen wir das:
Bei uns benötigst du kein umständliches Anschreiben. Für deine Bewerbung als Data Scientist beantwortest du kurz und präzise konkrete Fragen des Unternehmens. So kannst du deine Motivation besser zum Ausdruck bringen und sparst wertvolle Zeit.
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 als Data Scientist. 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 als Data Scientist jederzeit in deinem Profil nachverfolgen. Bei Rückfragen steht dir deine persönliche Ansprechperson aus dem Candidate Management zur Seite.
Ein Data Scientist ist für die Analyse großer Datenmengen verantwortlich, um daraus Erkenntnisse und Trends zu gewinnen. Er entwickelt und implementiert Algorithmen und Modelle, um Daten zu interpretieren und Prognosen zu erstellen.
Ein Data Scientist benötigt Kenntnisse in Statistik, Programmierung, maschinellem Lernen, Datenvisualisierung und Datenbankmanagement. Außerdem sind analytisches Denkvermögen, Problemlösungsfähigkeiten und Kreativität wichtige Fähigkeiten.
Um Data Scientist zu werden, ist in der Regel ein Studium in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Bereich erforderlich. Praktische Erfahrung in der Datenanalyse und im Umgang mit verschiedenen Tools und Programmiersprachen ist ebenfalls wichtig.
Als Data Scientist gibt es verschiedene Entwicklungsmöglichkeiten, wie z.B. die Spezialisierung auf bestimmte Branchen oder Technologien, der Aufstieg zum Teamleiter oder die Weiterbildung zum Data Science Manager.
Die Nachfrage nach Data Scientists ist auf dem Arbeitsmarkt sehr hoch und wird voraussichtlich weiter steigen. Unternehmen aus verschiedenen Branchen suchen verstärkt nach Experten für die Datenanalyse, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Data Scientists arbeiten in verschiedenen Branchen und Bereichen, wie z.B. im E-Commerce, Gesundheitswesen, Finanzwesen, Marketing, Forschung und Entwicklung, Versicherungswesen und vielen mehr. Sie können in nahezu allen Branchen eingesetzt werden, in denen Daten analysiert werden müssen.
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