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

München
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Bewirb dich sofort ohne Anschreiben über die Plattform – ein Profil für alle Bewerbungen.
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
Ottersberg
Homeoffice möglich
39–40 h pro Woche
43.000–70.000 € pro Jahr
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
Dresden
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Wiesbaden +3
Homeoffice möglich
30–40 h pro Woche
50.000–80.000 € pro Jahr
Wiesbaden
Homeoffice möglich
39 h pro Woche
60.000–63.000 € pro Jahr
Köln
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
1 - 14 von 43 Jobs.
Kurzinformationen zu
Homeoffice Data Analyst JobsJobs
Unternehmen auf der Suche
durchschnittliche Bewertung bei kununu
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-Analyst ist für die Analyse von Daten verantwortlich, um daraus Erkenntnisse und Trends zu gewinnen. Er sammelt, bereinigt und interpretiert Daten, um Unternehmen bei Entscheidungen zu unterstützen.
Ein Data-Analyst benötigt Kenntnisse in Statistik, Programmierung, Datenbanken und Data Mining. Zudem sind analytisches Denkvermögen, Problemlösungsfähigkeiten und Kommunikationsfähigkeit wichtig.
Um Data-Analyst zu werden, ist in der Regel ein Studium in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem ähnlichen Bereich erforderlich. Praktische Erfahrung und Weiterbildungen in relevanten Tools und Technologien sind ebenfalls von Vorteil.
Als Data-Analyst kann man sich durch Weiterbildungen und Spezialisierungen zum Data Scientist, Business Intelligence Analyst oder Data Engineer weiterentwickeln. Auch Führungspositionen wie Teamleiter oder Abteilungsleiter sind möglich.
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 IT, Finanzen, Marketing, Gesundheitswesen und E-Commerce. Sie sind in Unternehmen, Behörden, Forschungseinrichtungen und Beratungsunternehmen tätig.
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