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83 Data Analyst Jobs

Data Analyst für Risikomanagement Reporting, Datenanalyse, Berichte und Dashboards bei CALPANA in Linz.

Senior Controller mit Fokus Data Analysis für datengetriebenes Reporting, Forecasting und Automatisierung im internationalen Konzernumfeld in Wien.

FavoritenProfil Erstelle deinen Job Alert Felder mit * sind Pflichtfelder. * Jobfilter einstellen Standort Belgien Brussels Merelbeke- Melle Deutschland Affalterbach Augsburg…

Requirements: 5+ years of design experience in a relevant industry. Strong SQL/Kusto and Python/R programming skills for data manipulation and analysis Experience with cloud…

Requirements: 5+ years of design experience in a relevant industry. Strong SQL/Kusto and Python/R programming skills for data manipulation and analysis Experience with cloud…

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Praktikum oder Study & Work bei ventopay in Hagenberg für Studierende mit Programmiererfahrung, SQL-Kenntnissen und Interesse an modernen Technologien, Digitalisierung und…

Profil Mehrjährige Erfahrung in Digital Analytics und Digital Marketing - idealerweise im Agentur- oder Beratungsumfeld Sicherer Umgang mit Google Analytics und Google Tag Manager…

Aufgabenfeld vereint dabei zwei zentrale Säulen:Projektmanagement & Operations Zentrale Kommunikation: Du bist zentrale Ansprechperson für Kund*innen und interne Teams und…

requirements into scalable data solutions Ownership and continuous development of ADMIRAL’s data landscape, including semantic modeling, governance and self-service analytic YOUR…

Wir bieten flache Hierarchien, eine Unternehmenskultur per „du“ und leben das Start-Up-Feeling innerhalb unserer Konzernstrukturen im dynamischen Umfeld der Medienbranche. Wir…

Aufgabengebiet in einer internationalen erfolgreichen Firmengruppe sowie Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung Flexible Arbeitszeiten mit…

Wir bieten ein Betriebs­re­stau­rant, ein kosten­freies Park­haus, sowie Mitar­bei­ter­ra­batte in unserem Online­shop. Unsere Mitar­beiter Über 6.500 Mitar­bei­te­rInnen machen…

Benefits und findest Anwendungsbereiche, die sowohl uns als allUpp als auch unsere Kund:innen im Business weiterbringen Du hast die wertvolle Möglichkeit, dich kontinuierlich…

Wir bieten flexible Arbeits(zeit-)modelle und Homeoffice-Möglichkeiten. Dafür bieten wir moderne Arbeitsbedingungen und ein „State of the Art“ IT- und Kommunikationsequipment.…

Tätigkeiten gehören: Auf- und Abbau mobiler Bauten und temporärer Strukturen bei europäischen Formel-1-Rennen. Unterstützung bei Transport, Materialhandling und…

Anforderungen von Stakeholdern auf, analysiere diese und übersetze sie in passende Reporting- und Analytics-Lösungen. Nutze KI-Tools zur Datenanalyse, Automatisierung und…

Nur für eingeloggte Nutzer:innen
Head of Data Engineering & Analytics Team (all genders) in Vollzeit

Vollzeit-Führungsposition für Data Engineering, Analytics und KI bei der [Arbeitgeber] in Innsbruck. Mindestens fünf Jahre einschlägige Berufserfahrung und Führungserfahrung erforderlich. Mindestgehalt: 4.626,45 EUR brut …

InnsbruckVollzeitBanken, Finanz, Versicherung
Nur für eingeloggte Nutzer:innen
IT Administrator Citrix (w/m/d)

FavoritenProfil Erstelle deinen Job Alert Felder mit * sind Pflichtfelder. * Jobfilter einstellen Standort Belgien Brussels Merelbeke- Melle Deutschland Affalterbach Augsburg Balingen Baunatal Berlin Bielefeld Bochum Bon …

MünsterVollzeitInternet, IT, Telekom
Nur für eingeloggte Nutzer:innen
Technical Operations Specialist (f/m/d) Vienna Full-time Permanent employee

requirements into technical reality - setting up new customer environments, tailoring the platform to specific client needs, and optimising existing environments as those needs evolve Handle bulk data updates and large-s …

WienVollzeitInternet, IT, Telekom

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Berufsfeld im Überblick

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

83
offene Jobs
25
Arbeitgeber
13
Städte mit Stellen
Malta
stärkster Standort
Berufsfeld im Überblick

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

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