Customer & Data Insights Analyst im Retail (m/w/d)
Hannover
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Bewirb dich sofort ohne Anschreiben über die Plattform – ein Profil für alle Bewerbungen.
Hannover
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Eschwege
39 h pro Woche
München
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Berlin +1
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Heidelberg
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Ettlingen +2
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Berlin +3
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Hamburg +3
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Frankfurt am Main
Homeoffice möglich
40–60 h pro Woche
Weiterstadt
Homeoffice möglich
25–40 h pro Woche
Eschborn
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Ettlingen
Homeoffice möglich
35–40 h pro Woche
Berlin +1
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Offenbach am Main
Remote möglich
35–40 h pro Woche
Kurzinformationen zu
Data Analyst JobsJobs
Unternehmen auf der Suche
durchschnittliche Bewertung bei kununu
1 - 14 von 65 Jobs.
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, Technologie und Regierung. Sie können in Unternehmen, Beratungsfirmen, Forschungsinstituten oder Regierungsbehörden tätig sein.
Dieser Text wurde automatisch erstellt