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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, entwickle Berichte und arbeite mit interdisziplinären Teams.
- Arbeitgeber: Werde Teil eines renommierten Unternehmens mit spannenden Projekten.
- Mitarbeitervorteile: Genieße ein hohes Maß an Eigenverantwortung und abwechslungsreiche Aufgaben.
- Warum dieser Job: Entwickle datengetriebene Lösungen und präge die Zukunft des Unternehmens.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen; Erfahrung in Datenanalyse erforderlich.
- Andere Informationen: Kenntnisse in Cloud-Plattformen und Big-Data-Technologien sind von Vorteil.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Aufgaben
- Sammlung, Bereinigung und Verwaltung von Daten aus verschiedenen Quellen
- Analyse großer Datenmengen, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen
- Entwicklung und Pflege von Berichten, Dashboards und Visualisierungen für interne und externe Stakeholder
- Unterstützung bei der Definition von KPIs und Überwachung der Zielerreichung
- Durchführung von Ad-hoc-Analysen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams, um datengetriebene Lösungen zu entwickeln
- Überprüfung und Sicherstellung der Datenqualität
Qualifikationen
- Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Fachrichtung Informatik, Mathematik, Wirtschaftsinformatik oder eines verwandten Bereichs
- Erfahrung in der Datenanalyse und der Arbeit mit großen Datenmengen
- Sicherer Umgang mit Tools wie Excel, SQL, Python, R oder ähnlichen Analysetools
- Kenntnisse in Datenvisualisierungstools wie Tableau, Power BI oder Looker
- Analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe Daten verständlich zu präsentieren
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen und Big-Data-Technologien von Vorteil
Was wir bieten
- Abwechslungsreiche Tätigkeit in einem renommierten Unternehmen
- Hohes Maß an Eigenverantwortung
Data Analyst / Datenanalyst (m/w/d) Arbeitgeber: Hays
Kontaktperson:
Hays HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst / Datenanalyst (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte zu Fachleuten in der Datenanalyse zu knüpfen. Engagiere dich in relevanten Gruppen und Diskussionsforen, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Arbeitgeber auf dich aufmerksam zu machen.
✨Tip Nummer 2
Beteilige dich an Online-Kursen oder Webinaren zu den neuesten Tools und Technologien in der Datenanalyse. Dies zeigt nicht nur dein Engagement für kontinuierliches Lernen, sondern hilft dir auch, deine Fähigkeiten in Excel, SQL, Python oder R zu vertiefen.
✨Tip Nummer 3
Erstelle ein Portfolio mit Projekten, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse demonstrieren. Zeige Beispiele für Berichte, Dashboards oder Visualisierungen, die du erstellt hast, um deine praktischen Erfahrungen zu belegen.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zur Datenanalyse und zu Analysetools übst. Sei bereit, deine Denkweise bei der Lösung von Problemen zu erläutern und konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu geben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst / Datenanalyst (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Aufgaben. Stelle sicher, dass du alle relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen in deiner Bewerbung hervorhebst.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die spezifischen Anforderungen der Stelle widerspiegelt. Betone deine Erfahrungen in der Datenanalyse und den Umgang mit den genannten Tools wie SQL, Python oder Tableau.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine Fähigkeiten zur Erreichung der Unternehmensziele beitragen können. Gehe auf deine analytischen Fähigkeiten und Erfahrungen mit großen Datenmengen ein.
Prüfung der Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und das Motivationsschreiben klar und professionell formatiert sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hays vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen sicheren Umgang mit Tools wie SQL, Python und Datenvisualisierung erfordert, solltest du dich auf technische Fragen vorbereiten. Übe, wie du deine Kenntnisse in diesen Tools demonstrieren kannst, und sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen.
✨Verstehe die KPIs
Da die Definition und Überwachung von KPIs Teil der Aufgaben ist, solltest du dir Gedanken darüber machen, welche KPIs für das Unternehmen relevant sein könnten. Bereite dich darauf vor, zu erklären, wie du KPIs definieren und deren Zielerreichung überwachen würdest.
✨Präsentiere deine Analysefähigkeiten
Sei bereit, eine Fallstudie oder ein Beispiel für eine Datenanalyse zu präsentieren, die du durchgeführt hast. Zeige, wie du Muster und Trends identifiziert hast und welche Entscheidungen daraus abgeleitet wurden. Visualisierungen können hier sehr hilfreich sein.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da die Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du zur Entwicklung datengetriebener Lösungen beigetragen hast und wie du mit anderen Abteilungen kommuniziert hast.
