Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle innovative Produkte im Bildungsbereich.
- Unternehmen: Weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten mit internationalem Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Karrierechancen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit Fokus auf persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Masterabschluss in einem relevanten Bereich und 3+ Jahre Erfahrung in Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54450 - 66550 € pro Jahr.
Bei Statista dreht sich alles um Fakten und Daten, denn wir sind die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten. Durch die Bereitstellung zuverlässiger und benutzerfreundlicher Daten sowie verschiedener Datenanalyseprodukte und -dienstleistungen ermöglichen wir es Menschen auf der ganzen Welt, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen. Gegründet in Hamburg im Jahr 2007, haben wir uns schnell zu einem globalen Unternehmen mit Büros in großen Städten wie London, New York, Berlin und Tokio entwickelt. Und wir haben noch viele Pläne. Unser ständiges Wachstum beweist nicht nur unseren Erfolg, sondern schafft auch neue Entwicklungs- und Karrieremöglichkeiten für unsere Mitarbeiter.
Wir schätzen und feiern unsere vielfältige Kultur. Sie sind hier willkommen, so wie Sie sind, egal woher Sie kommen, wie Sie aussehen oder ob Sie Balkendiagramme lieber mögen als Tortendiagramme. Ihre Geschichte zählt – schreiben Sie sie weiter als Teil unseres Teams. Sind Sie bereit, sich uns anzuschließen?
Ihre Rolle
Als (Senior) Analyst bei Statista R werden Sie Teil unseres internationalen Teams von Datenprofis, das das analytische Rückgrat des Ranking-Geschäfts von Statista unterstützt. Ihre Arbeit wird sich auf die Analyse quantitativer Daten konzentrieren, analytische Modelle zusammen mit den Fachexperten definieren und datengestützte Rankingprojekte und -produkte, insbesondere im Bildungsbereich, verwalten. Ihre Aufgaben umfassen die Sammlung, Validierung und Analyse von Daten, die unsere Rankings, Bewertungen und Benchmarking-Projekte antreiben. Darüber hinaus unterstützen Sie die Entwicklung neuer, datengestützter Produkte. Als Rückgrat der Datenstruktur und Analytik des Teams arbeiten Sie eng mit verschiedenen Projektteams sowie abteilungsübergreifenden Teams zusammen, um die Datenverarbeitungsprozesse und die strategische Ausrichtung an den Abteilungszielen zu verbessern. Dabei berücksichtigen Sie stets neue KI-Fähigkeiten zur Effizienzsteigerung im Team. Ihre Arbeit unterstützt direkt die Mission von Statista, Exzellenz messbar, vergleichbar und umsetzbar zu machen – weltweit.
Ihre Aufgaben
- Unterstützung bei der Pflege und Weiterentwicklung von Statistas Rankings und Datenprodukten, um Konsistenz, Genauigkeit und Skalierbarkeit sicherzustellen
- Unterstützung beim Aufbau der internen Datenbankstruktur in Abstimmung mit abteilungsübergreifenden Teams
- Zusammenarbeit und Management von Ranking- und Benchmarking-Projekten – von der Gestaltung über die Datenverarbeitung bis hin zur Bewertung und Ergebnisanalyse
- Entwicklung und Dokumentation von Datenmodellen und Bewertungsrahmen in Übereinstimmung mit aktueller akademischer Forschung in Zusammenarbeit mit dem Analystenteam
- Unterstützung des Teams bei der Gewährleistung von Datentransparenz und -qualität sowie der Einhaltung von Berichtsstandards durch Datenstrukturen
- Unterstützung bei der Bewertung und Identifizierung von Datenbedarfen
- Aktive Beitragsideen für neue datengestützte Bildungsprodukte und Verbesserung bestehender Arbeitsabläufe
Ihr Profil
- Master-Abschluss (oder gleichwertig) in Wirtschaft, Sozialwissenschaften, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich
- 3+ Jahre Erfahrung in Datenanalyse oder Datenstrukturen, idealerweise in einem Forschungsumfeld
- Gutes Verständnis von Statistik und statistischer Modellierung, z.B. durch analytische Berufserfahrung oder Forschungsprojekte
- Nachgewiesene Fähigkeiten in Python (oder R Studio), einschließlich Erfahrung in Datenbereinigung, Datenanalyse und Datenvisualisierung. SQL ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Entscheidungsträgern und der Bereitstellung umsetzbarer, datengestützter Erkenntnisse
- Verständnis von KI-Trends und gute Kenntnisse relevanter Tools
- Fließend in Englisch, Deutsch oder anderen Sprachen von Vorteil
- Starkes analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln
- Gutes Verständnis des Microsoft Office-Pakets, insbesondere sehr gute Excel-Kenntnisse sind von Vorteil
- Selbstständig und zuverlässig arbeiten sowie ein belastbarer und flexibler Teamplayer sein
Was wir bieten
Zusätzlich zu unserem großartigen Team, unserer Kultur und unserem gemeinsamen Ziel, Menschen mit Daten zu empowern, gibt es viele weitere Dinge, die Statista zu einem großartigen Arbeitsplatz machen! Schließen Sie sich uns an und profitieren Sie von:
- Arbeiten im Ausland bis zu 30 Kalendertagen im Jahr
- Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten
- Internationales Team und soziale Veranstaltungen
- Subventionierte urbane Mobilität und Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten
- Kostenloser Zugang zu Langdock und all seinen großartigen Funktionen
- Karriere- und Weiterbildungsmöglichkeiten
- Attraktive Standorte und moderne Büros
- Unterstützung der psychischen Gesundheit mit OpenUp
Einige der hier aufgeführten Vorteile gelten nur für die deutsche Einheit und für Junior-Positionen oder höher.
(Senior) Analyst (m/f/d) in Hamburg Arbeitgeber: Statista
Statista ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und internationales Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Option, bis zu 30 Tage im Jahr aus dem Ausland zu arbeiten, sowie einem starken Fokus auf Teamkultur und Vielfalt, schaffen wir eine Umgebung, in der jeder geschätzt wird und seine Karriere vorantreiben kann. Unsere modernen Büros und die Unterstützung für mentale Gesundheit unterstreichen unser Engagement für das Wohlbefinden unserer Mitarbeiter.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Senior) Analyst (m/f/d) in Hamburg 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 Statista 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 (Senior) Analyst (m/f/d) in Hamburg 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 (Senior) Analyst (m/f/d) bei Statista gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista 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 Statista entscheidend sein!
