Senior FP&A Analyst for Business Units (m/f/d)

München
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
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München
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Gehrden
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Hamburg
Homeoffice möglich
30–40 h pro Woche
50.000–60.000 € pro Jahr
Ettlingen
Homeoffice möglich
35–40 h pro Woche
35.000 € pro Jahr
Aschheim
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Remote Job
30–40 h pro Woche
Ottersberg
Homeoffice möglich
39–40 h pro Woche
43.000–70.000 € pro Jahr
Ostfildern
40 h pro Woche
Bremervörde +1
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
40.000–60.000 € pro Jahr
Gaildorf
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Schwaig bei Nürnberg
Homeoffice möglich
30–40 h pro Woche
Hamburg
Homeoffice möglich
35–40 h pro Woche
Wiesbaden +3
Homeoffice möglich
30–40 h pro Woche
50.000–80.000 € pro Jahr
Dresden
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
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Kurzinformationen zu
Data Analyst JobsJobs
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Und so schaffen wir das:
Bei uns benötigst du kein umständliches Anschreiben. Für deine Bewerbung als Data Analyst 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 Analyst. 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 Analyst 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, Versicherungswesen und Technologie. Sie können sowohl in Unternehmen als auch in Beratungsunternehmen oder Forschungseinrichtungen tätig sein.
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