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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und liefere Einblicke für das Unternehmen.
- Arbeitgeber: Ein innovatives Unternehmen, das sich auf datengetriebene Entscheidungen spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, remote zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft mit Daten.
- Gewünschte Qualifikationen: Bachelor- oder Masterabschluss in Statistik oder angewandter Mathematik; 1-2 Jahre Erfahrung.
- Andere Informationen: Erfahrung mit SQL ist ein Muss!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Der ideale Kandidat wird seine Leidenschaft für Big Data und Analytik nutzen, um Einblicke in das Geschäft zu geben, die eine Vielzahl von Themen abdecken. Sie sind verantwortlich für die Durchführung sowohl wiederkehrender als auch ad-hoc Analysen für Geschäftsbenutzer.
Verantwortlichkeiten
- Verstehen der täglichen Probleme, mit denen unser Geschäft konfrontiert ist, die besser mit Daten verstanden werden können.
- Daten zu geschäftlichen Problemen zusammenstellen und analysieren.
- Klare Visualisierungen entwickeln, um komplizierte Daten auf einfache Weise zu vermitteln.
Qualifikationen
- Bachelor- oder Masterabschluss in Statistik oder angewandter Mathematik oder gleichwertige Erfahrung.
- 1 - 2 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse.
- Erfahrung in SQL.
Data Analyst Arbeitgeber: LinkedIn
Kontaktperson:
LinkedIn HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst
✨Tipp Nummer 1
Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte zu Fachleuten in der Datenanalyse-Branche zu knüpfen. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich mit Big Data und Analytics beschäftigen, und beteilige dich aktiv an Diskussionen.
✨Tipp Nummer 2
Erstelle ein Portfolio mit Projekten, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse demonstrieren. Zeige Beispiele für Datenvisualisierungen und Analysen, die du durchgeführt hast, um potenziellen Arbeitgebern deine Expertise zu präsentieren.
✨Tipp Nummer 3
Halte dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich Datenanalyse auf dem Laufenden. Besuche Webinare oder Online-Kurse, um deine Kenntnisse in SQL und anderen relevanten Tools zu vertiefen.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zur Datenanalyse übst. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, die zeigen, wie du Daten genutzt hast, um geschäftliche Herausforderungen zu lösen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen, wie den Abschluss in Statistik oder angewandter Mathematik sowie die Erfahrung in der Datenanalyse. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung hervorhebst.
Betone deine Fähigkeiten: Hebe deine Kenntnisse in SQL und deine Erfahrung in der Datenanalyse hervor. Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, um zu zeigen, wie du Daten analysiert und visualisiert hast, um geschäftliche Probleme zu lösen.
Visualisiere deine Erfolge: Da die Rolle das Entwickeln klarer Visualisierungen erfordert, könntest du ein Portfolio oder Beispiele deiner bisherigen Arbeiten beifügen. Zeige, wie du komplexe Daten einfach und verständlich dargestellt hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für Big Data und Analytics zum Ausdruck bringst. Erkläre, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zur Lösung der Herausforderungen des Unternehmens beitragen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei LinkedIn vorbereitest
✨Verstehe die Geschäftsprobleme
Informiere dich im Vorfeld über die spezifischen Herausforderungen, mit denen das Unternehmen konfrontiert ist. Zeige während des Interviews, dass du in der Lage bist, diese Probleme durch Datenanalysen zu lösen.
✨Präsentiere deine Analysefähigkeiten
Bereite Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung vor, in denen du Daten analysiert und daraus wertvolle Erkenntnisse gewonnen hast. Sei bereit, diese Beispiele detailliert zu erläutern und die verwendeten Methoden zu erklären.
✨Visualisierungskompetenz demonstrieren
Zeige, dass du in der Lage bist, komplexe Daten einfach darzustellen. Bereite einige Visualisierungen vor, die du in der Vergangenheit erstellt hast, und erkläre, wie sie zur Entscheidungsfindung beigetragen haben.
✨SQL-Kenntnisse hervorheben
Da SQL eine wichtige Voraussetzung für die Stelle ist, sei bereit, Fragen zu SQL zu beantworten oder sogar praktische Aufgaben zu lösen. Zeige dein Verständnis für Datenbankabfragen und -management.
