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Stuttgart +1
Home office possible
20–39 h per week
Dresden
Home office possible
35–40 h per week
Bernau am Chiemsee
35–40 h per week
40.000–49.500 € per year
Mainz
Home office possible
25–40 h per week
45.000–55.000 € per year
Wuppertal
40 h per week
Neckarsulm +1
Home office possible
20–40 h per week
Seelze
Home office possible
30–40 h per week
39.000–45.000 € per year
Bremen
40 h per week
Münster
Home office possible
15–40 h per week
35.000–50.000 € per year
Osnabrück +1
Home office possible
20–40 h per week
Rettenberg +1
Home office possible
30–40 h per week
36.000–50.000 € per year
Laichingen
Home office possible
30–40 h per week
Hamburg
Home office possible
8–20 h per week
Premnitz
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40 h per week
1 - 14 from 64 Jobs.
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Data Scientist Finanzen 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 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 im Bereich Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Fach erforderlich. Zusätzliche Weiterbildungen in Data Science und praktische Erfahrungen sind von Vorteil.
Als Data Scientist kannst du dich in verschiedene Richtungen weiterentwickeln, z.B. zum Data Science Manager, Data Engineer oder Machine Learning Engineer. Durch kontinuierliche Weiterbildung und Spezialisierung stehen dir viele Karrieremöglichkeiten offen.
Die Nachfrage nach Data Scientists ist in den letzten Jahren stark gestiegen und wird auch in Zukunft weiter zunehmen. Unternehmen aus verschiedenen Branchen suchen verstärkt nach Experten, die ihnen helfen, ihre Daten effektiv zu nutzen.
Data Scientists arbeiten in nahezu allen Branchen, in denen große Datenmengen anfallen, z.B. im E-Commerce, Gesundheitswesen, Finanzwesen, Marketing, Forschung und Entwicklung. Sie können sowohl in Unternehmen als auch in Forschungseinrichtungen tätig sein.
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