Основні обов’язки: збирайте, очищуйте та аналізуйте великі набори даних, щоб виявити тенденції, закономірності та ефективну статистику. Розробляйте та обслуговуйте звіти, інформаційні панелі та візуалізації за допомогою таких інструментів, як Power BI, Tableau тощо. Тісно співпрацюйте з міжфункціональними командами, щоб зрозуміти їхні потреби в даних і надавати практичну інформацію. Проводити статистичний аналіз для підтримки бізнес-рішень, прогнозування та прогнозної аналітики. точність і узгод
Основні обов’язки: збирайте, очищуйте та аналізуйте великі набори даних, щоб виявити тенденції, закономірності та ефективну статистику. Розробляйте та обслуговуйте звіти, інформаційні панелі та візуалізації за допомогою таких інструментів, як Power BI, Tableau тощо. Тісно співпрацюйте з міжфункціональними командами, щоб зрозуміти їхні потреби в даних і надавати практичну інформацію. Проводити статистичний аналіз для підтримки бізнес-рішень, прогнозування та прогнозної аналітики. точність і узгодженість даних на різних платформах і системах. Створюйте та автоматизуйте регулярні процеси звітності для підвищення ефективності прийняття рішень. Надайте рекомендації на основі даних щодо вдосконалення процесів і стратегічних ініціатив. Повідомляйте складні висновки нетехнічним зацікавленим сторонам у зрозумілий і дієвий спосіб. Вимоги: ступінь бакалавра в галузі даних, статистики, інформатики, математики або суміжної галузі. Перевірений досвід роботи аналітиком даних або на аналогічній аналітичній посаді. Досконале знання SQL для вилучення й аналізу даних. Досвід роботи з інструментами візуалізації даних (наприклад, Tableau, Power BI, Qlik). Тверде розуміння статистичних методів і методів аналізу даних. Вміння працювати з Excel; досвід роботи з іншими мовами програмування (наприклад, Python, R) є перевагою. Здатність керувати кількома завданнями та проектами одночасно в швидкоплинному середовищі. Сильні навички вирішення проблем і увага до деталей. Відмінні навички спілкування та презентації. Бажані навички: Досвід роботи з платформами великих даних (наприклад, Hadoop, Spark). Знайомство з концепціями та додатками машинного навчання. Знання бізнесу інструменти розвідки та сховища даних.
Показати більше
Показувати менше
Посадовий рівень
Старший середній рівень
Тип зайнятості
Повний робочий день
Посадові обов’язки
Інформаційні технології
Галузі
ІТ-послуги та ІТ Консалтинг