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Bremen +2
Home office possible
40 h per week
Reutlingen +1
Home office possible
30–40 h per week
50.000–60.000 € per year
Gehrden
Home office possible
40 h per week
Rostock
Home office possible
40 h per week
Ostfildern
40 h per week
Neckarsulm +1
Home office possible
20–40 h per week
Dresden
Home office possible
35–40 h per week
Dresden
Home office possible
40 h per week
Mönchengladbach
Home office possible
40–50 h per week
40.000–60.000 € per year
Bremen
34–40 h per week
Schwaig bei Nürnberg
Home office possible
30–40 h per week
Stuttgart +2
Home office possible
20–39 h per week
Aßling
Home office possible
39 h per week
58.000–74.000 € per year
Hamburg
Home office possible
30–40 h per week
50.000–60.000 € per year
1 - 14 from 64 Jobs.
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Data Analyst Finanzen Jobsjobs
Und so schaffen wir das:
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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 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 im Bereich Informatik, Mathematik, Statistik oder einer ähnlichen Fachrichtung erforderlich. Praktische Erfahrung durch Praktika oder Projekte ist ebenfalls von Vorteil.
Als Data-Analyst kann man sich durch Weiterbildungen und Spezialisierungen in Bereichen wie Big Data, 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 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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