Werkstudent Data Analytics (m/w/d)
Unterföhring
Home office possible
15–20 h per week
Apply immediately without a cover letter via the platform – one profile for all applications.
Unterföhring
Home office possible
15–20 h per week
Frankfurt am Main +1
Home office possible
18–20 h per week
13–18 € per hour
Köln +1
Home office possible
15–20 h per week
14–18 € per hour
Rödental
Home office possible
10–20 h per week
1 - 4 from 4 Jobs.
Short information about
Werkstudentenjobs Data Analystjobs
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Und so schaffen wir das:
Bei uns benötigst du kein umständliches Anschreiben. In deiner Bewerbung 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 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 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 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 Senior Data Analyst, Data Scientist oder Data Analytics Manager.
Die Nachfrage nach Data-Analysten ist in den letzten Jahren stark gestiegen und wird voraussichtlich weiter zunehmen. Unternehmen aus verschiedenen Branchen benötigen Data-Analysten, um ihre Daten effektiv zu nutzen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
Data-Analysten arbeiten in nahezu allen Branchen, darunter Finanzwesen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Marketing, Technologie und Regierung. Sie können in Unternehmen, Beratungsfirmen, Forschungsinstituten oder Regierungsbehörden tätig sein.
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