Senior SAP Consultant für Business Intelligence und Analytics (m/w/d)

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30–40 h pro Woche
Bewirb dich sofort ohne Anschreiben über die Plattform – ein Profil für alle Bewerbungen.
Remote Job
30–40 h pro Woche
Wiesbaden +3
Homeoffice möglich
30–40 h pro Woche
50.000–80.000 € pro Jahr
Wiesbaden
Homeoffice möglich
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60.000–63.000 € pro Jahr
Bonn
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40 h pro Woche
Tübingen
Homeoffice möglich
36–40 h pro Woche
Berlin
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Frankfurt am Main
Homeoffice möglich
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Darmstadt
Homeoffice möglich
40 h pro Woche
Darmstadt
Homeoffice möglich
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20–40 h pro Woche
Gießen
Homeoffice möglich
30–40 h pro Woche
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Kurzinformationen zu
Data Analyst Jobs in HessenJobs
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 Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten verantwortlich. Er oder sie extrahiert relevante Informationen aus großen Datenmengen, um Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Ein Data-Analyst benötigt Kenntnisse in Statistik, Datenbankmanagement, Programmierung und Datenvisualisierung. Außerdem sind analytisches Denken, 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 mit Datenanalyse-Tools und -Techniken ist 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 Data Scientist, Data Engineer 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, Technologie und Regierung. Sie können in Unternehmen, Forschungsinstituten, Beratungsunternehmen oder Regierungsbehörden tätig sein.
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