Auf einen Blick
- Aufgaben: Sammle und analysiere Daten, erstelle Dashboards und berichte über wichtige Erkenntnisse.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit Fokus auf Datenanalyse und Teamarbeit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Weiterbildungsmöglichkeiten und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Nutze deine analytischen Fähigkeiten, um echte Geschäftsergebnisse zu beeinflussen.
- Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in IT und Grundkenntnisse in Datenanalyse und Programmierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Collect data from multiple sources, whether from databases or via data collection tools
- Data cleaning and preparation: process raw data to ensure it is clean, consistent, and ready for analysis.
At this stage, remove any duplicate, corrupted, or blank records that could distort analysis
- Exploratory Data Analysis (EDA): perform exploratory analyses to understand data distributions and identify patterns and/or outliers that may indicate initial trends
- Report and dashboard development: create visual reports and dashboards using Certsys tools and/or client-provided tools that highlight key insights identified during collection, cleaning, and EDA
- Data modeling: actively participate in designing data models and database structures that support the organization’s analytical needs
- Statistical analysis: apply basic statistical techniques to understand relationships between variables, perform hypothesis testing, and conduct comparative analyses based on business rules
- Team collaboration: work with business teams, data scientists, and other professionals to gather analytical requirements and translate them into solutions
- Understanding business objectives: maintain a solid understanding of the organization’s business goals to ensure data analysis is aligned with company objectives
- Technical skill development: continuously improve technical skills, including programming languages such as SQL, Python, or R, and the latest data analysis tools
- Communication of results: effectively communicate data analysis results to technical and non-technical stakeholders, ensuring insights are actionable and can influence business decisions
- Identify opportunities to improve business processes based on data analysis findings
Requirements
- Bachelor’s degree in an IT-related field (preferred)
- Intermediate knowledge of Databases and Data Structures (preferred)
- Basic knowledge of Programming Languages (e. g., Python, R, SQL, Java, Scala) (preferred)
- Basic knowledge of Business Process Automation (preferred)
- Basic knowledge of Machine Learning (e. g., regression, decision trees, neural networks, natural language processing - NLP, clustering) (preferred)
- Intermediate knowledge of Data Analysis (e. g., descriptive statistics, data visualization, exploratory data analysis, predictive modeling, data mining) (preferred)
- Basic knowledge of Big Data (e. g., Apache Hadoop, Spark, Hive, Pig) (preferred)
- Knowledge of relational and non-relational databases (preferred)
- Knowledge of programming languages (e. g., Scala, C++) (preferred)
- Knowledge of Data Visualization techniques and tools (e. g., Tableau, Power BI) (preferred)
- Knowledge of Advanced Statistics (e. g., time series models, survival analysis) (preferred)
- Experience with Agile methodologies and software development practices (preferred)
- ATS Optimization Keywords
Below are skills and terms extracted directly from this job posting to improve Applicant Tracking System (ATS) visibility.
This feature helps candidates tailor their applications more effectively — a feature exclusive to Job Tailor job listings.
- Hard Skills
- SQL
- Python
- R
- Java
- Scala
- Data Analysis
- Statistical Analysis
- Data Modeling
- Machine Learning
- Big Data
- Soft Skills
- Team collaboration
- Communication
- Understanding business objectives
- Technical skill development
Certifications & Qualifications
- Bachelor’s degree in IT-related field
- #J-18808-Ljbffr
Mid-Level Data Analyst Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Mid-Level Data Analyst erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Jobtailor zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Mid-Level Data Analyst mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Mid-Level Data Analyst bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Jobtailor entscheidend sein!
