Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, entwickle Umfragen und präsentiere Ergebnisse in spannenden Projekten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und Entwicklung.
- Vorteile: Unbefristeter Job, attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und 29 Tage Urlaub.
- Weitere Informationen: Regelmäßige Weiterbildung und individuelle Einarbeitung mit einem Mentor.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und entwickle deine technischen Fähigkeiten weiter.
- Qualifikationen: Studium in Statistik oder verwandten Bereichen, erste Erfahrungen in Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
- So kann deine Arbeitswoche aussehen
- Teilnahme an einer vertiefenden Schulung im Bereich Python.
- Konzeption eines Fragebogens für eine Studie zur Kundenzufriedenheit.
- Online-Termin mit einem externen Felddienstleister zur operativen Umsetzung einer Befragung.
- Projektbezogenes Team-Update im Büro.
- Aufbereitung, Bereinigung und Qualitätsprüfung bereitgestellter Kundendaten.
- Analyse der Befragungsergebnisse sowie Ableitung und Definition von Service-Level-Standards.
- Erstellung einer Ergebnis-Präsentation in Power Point für einen Klienten mit konkreten Lösungsansätzen.
- Treiberanalysen mit Hilfe multivariater Regressionsanalysen zur Identifikation zentraler Handlungs- und Optimierungsfelder.
- Interne Fachsession zum Thema „Gewichtung in der Marktforschung“ sowie persönlicher Austausch mit dem Team vor Ort.
- Das bringst du idealerweise mit
- Sehr gut abgeschlossenes Studium mit Bezug zu statistischen / empirischen Inhalten
- (Erste) Erfahrungen in der Anwendung von multivariaten Analyseverfahren
- Du hast erste Kenntnisse in einer Statistiksoftware wie SPSS/ STATA oder einer Programmiersprache wie z. B. Python, R oder VBA gesammelt (kein Muss)
- Falls Du bereits eigene Projekte als Showcase umgesetzt hast (z. B. auf Git Hub), teile diese gerne mit uns
- Du arbeitest eigenständig, verbindlich sowie lösungsorientiert und bist interessiert, technische Kompetenzen zu entwickeln
- Fließende Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind zwingend erforderlich
- Darauf kannst du dich bei MSR freuen
- Spannende Projekte: Unbefristeter Job, abwechslungsreiche Aufgaben und schnelle Verantwortung für eigene Aufgaben
- Teamarbeit: Kurze Wege, regelmäßiger Austausch und Feedback
- Top Einarbeitung: Individuelles Onboarding mit Mentor und monatliche Weiterbildungen an der MSR Academy
- Entwicklung: Halbjährliche Mitarbeitergespräche und klare Karriereschritte
- Attraktive Vergütung: Systematische Gehaltsentwicklung, Deutschlandticket & Firmenbike sowie Bezuschussung zum Urban Sport Club
- Teamgeist: Jährliches Europa-Seminar, Team-Events & Feel Good-Aktivitäten
- Flexibilität: Modernes Büro mit großem Garten, Home-Office-Möglichkeit, flexible Arbeitszeiten
- Work-Life-Balance: 29 Tage Urlaub zzgl. Rosenmontag sowie die Option auf Sabbatical und weitere freie Tage
… und selbstverständlich dürfen auch bei uns kostenloser Kaffee, Tee sowie der wöchentliche bunte Obstkorb nicht fehlen
Die ausgeschriebene Stelle wird nicht im Rahmen einer Personalvermittlung besetzt.
#J-18808-Ljbffr
(Junior) Data Analyst (w/m/d) Arbeitgeber: Projectstudy
ALTEN Consulting Services GmbH ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld bietet, sondern auch die Möglichkeit zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit, individueller Kreativität und modernsten Technologien fördern wir eine Kultur, in der jeder Mitarbeiter geschätzt wird und seine Ideen einbringen kann. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmodellen, attraktiven Gehältern und individuellen Schulungsangeboten, die Ihre Karriere vorantreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Junior) Data Analyst (w/m/d) 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 Projectstudy 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 (Junior) Data Analyst (w/m/d) 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 (Junior) Data Analyst (w/m/d) bei Projectstudy gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Projectstudy 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 Projectstudy entscheidend sein!
