Neue Treffer für diese Suche automatisch erhalten?
Kostenlos und jederzeit kündbar – jede Mail enthält einen Abmelde-Link. Umfang, Zeitpunkt und Schärfe deines Agenten stellst du – wie viele weitere Funktionen – in deinem Login-Bereich ein.
20 Data Analyst Jobs
Wir sind die BVAEB – einer der 5 Sozialversicherungsträger in Österreich. Mit rund 3.600 Mitarbeiter:innen sorgen wir gemeinsam für die Kranken-, Unfall- und Pensionsversicherung…
€ 7.696Die Versicherungsanstalt öffentlich Bediensteter, Eisenbahnen und Bergbau (BVAEB) ist ein von den Versicherten selbstverwalteter Sozialversicherungsträger. Sie gewährleistet…
Die BVAEB sucht eine Zahnärztliche Assistenz (m/w/d) im Zahnambulatorium Eisenerz.
Die BVAEB sucht einen Physiotherapeut (m/w/d) im Gesundheitszentrum Resilienzpark Sitzenberg-Reidling im Ausmaß von 30 Wochenstunden. Geboten wird ein monatliches…
Die Versicherungsanstalt öffentlich Bediensteter, Eisenbahnen und Bergbau (BVAEB) ist ein von den Versicherten selbstverwalteter Sozialversicherungsträger. Sie gewährleistet…
Zahnärztliche Assistenz (m/w/d), 40 Wochenstunden, BVAEB-Zahnambulatorium Feldkirch.
Die Versicherungsanstalt öffentlich Bediensteter, Eisenbahnen und Bergbau (BVAEB) ist ein von den Versicherten selbstverwalteter Sozialversicherungsträger. Sie gewährleistet…
Arzt für Allgemeinmedizin bzw. Facharzt (m/w/d), 36 Wochenstunden, Hauptstelle der BVAEB in Wien.
Die Versicherungsanstalt öffentlich Bediensteter, Eisenbahnen und Bergbau (BVAEB) ist ein von den Versicherten selbstverwalteter Sozialversicherungsträger. Sie gewährleistet…
tecAI
Gedanken eingeben. Möglichkeiten entdecken.
Data Analysts übersetzen Rohdaten in Entscheidungen. Klingt nüchtern, ist aber genau der Punkt, an dem in technischen Betrieben Geld gespart oder verloren wird. Sie ziehen sich Zahlen aus Produktionssystemen, Sensornetzwerken oder ERP-Datenbanken, prüfen sie auf Plausibilität, bereiten sie auf – und beantworten damit Fragen, die im Arbeitsalltag konkret weh tun. Warum steht diese Maschine öfter still als die baugleiche daneben? Wo verliert die Lieferkette Tage? Vieles davon ist Kleinarbeit. SQL-Abfragen, ein sauberes Dashboard in Power BI, ein Modell in Python, das jemand später auch noch versteht.
Wie Sie einsteigen und worauf Arbeitgeber schauen
Ein klassischer Weg führt über ein Studium – Statistik, Wirtschaftsinformatik, ein technisches Fach mit quantitativem Kern. Zwingend ist das nicht. Viele kommen quer: aus dem Controlling, aus der Qualitätssicherung, aus einer Ingenieursrolle, in der die Auswertungen irgendwann wichtiger wurden als die eigentliche Aufgabe. Was zählt, ist der Nachweis, dass Sie mit echten Daten umgehen können. Ein Portfolio, ein durchgerechnetes Projekt, eine Fallstudie aus dem letzten Job.
Gefragt sind Handwerkszeuge, die sich benennen lassen: SQL sowieso, dazu Python oder R, Erfahrung mit Visualisierungstools wie Power BI oder Tableau, ein Gefühl für Statistik jenseits von Mittelwert und Balkendiagramm. Und, oft unterschätzt, die Fähigkeit, ein Ergebnis so zu erklären, dass es die Person aus der Fertigung ohne Data-Vokabular versteht. Wer nur Charts baut, aber nicht die richtige Frage stellt, bleibt austauschbar.
Die Arbeitgeber? Breiter gestreut, als man denkt. Industrieunternehmen und Anlagenbauer, Energieversorger, Logistiker, Automobilzulieferer, dazu Technologie- und Beratungshäuser, die Analytics als Dienstleistung verkaufen. In Österreich sitzen viele dieser Rollen in den Ballungsräumen rund um Wien, Linz oder Graz, aber längst nicht nur dort. Von der Junior-Position wächst man üblicherweise Richtung Senior Analyst, später in Richtung Data Science, Analytics Engineering oder in die fachliche Teamleitung. Der Übergang ist fließend, und die Grenzen verschieben sich mit jedem neuen Tool ohnehin.
Data Analyst in Zahlen
Data Analysts übersetzen Rohdaten in Entscheidungen. Klingt nüchtern, ist aber genau der Punkt, an dem in technischen Betrieben Geld gespart oder verloren wird. Sie ziehen sich Zahlen aus Produktionssystemen, Sensornetzwerken oder ERP-Datenbanken, prüfen sie auf Plausibilität, bereiten sie auf – und beantworten damit Fragen, die im Arbeitsalltag konkret weh tun. Warum steht diese Maschine öfter still als die baugleiche daneben? Wo verliert die Lieferkette Tage? Vieles davon ist Kleinarbeit. SQL-Abfragen, ein sauberes Dashboard in Power BI, ein Modell in Python, das jemand später auch noch versteht.
Wie Sie einsteigen und worauf Arbeitgeber schauen
Ein klassischer Weg führt über ein Studium – Statistik, Wirtschaftsinformatik, ein technisches Fach mit quantitativem Kern. Zwingend ist das nicht. Viele kommen quer: aus dem Controlling, aus der Qualitätssicherung, aus einer Ingenieursrolle, in der die Auswertungen irgendwann wichtiger wurden als die eigentliche Aufgabe. Was zählt, ist der Nachweis, dass Sie mit echten Daten umgehen können. Ein Portfolio, ein durchgerechnetes Projekt, eine Fallstudie aus dem letzten Job.
Gefragt sind Handwerkszeuge, die sich benennen lassen: SQL sowieso, dazu Python oder R, Erfahrung mit Visualisierungstools wie Power BI oder Tableau, ein Gefühl für Statistik jenseits von Mittelwert und Balkendiagramm. Und, oft unterschätzt, die Fähigkeit, ein Ergebnis so zu erklären, dass es die Person aus der Fertigung ohne Data-Vokabular versteht. Wer nur Charts baut, aber nicht die richtige Frage stellt, bleibt austauschbar.
Die Arbeitgeber? Breiter gestreut, als man denkt. Industrieunternehmen und Anlagenbauer, Energieversorger, Logistiker, Automobilzulieferer, dazu Technologie- und Beratungshäuser, die Analytics als Dienstleistung verkaufen. In Österreich sitzen viele dieser Rollen in den Ballungsräumen rund um Wien, Linz oder Graz, aber längst nicht nur dort. Von der Junior-Position wächst man üblicherweise Richtung Senior Analyst, später in Richtung Data Science, Analytics Engineering oder in die fachliche Teamleitung. Der Übergang ist fließend, und die Grenzen verschieben sich mit jedem neuen Tool ohnehin.