Gesundheitsdatenanalyse (m/w/d) für Kempten - 18,00 €/Stunde - Werkstudent
Unternehmen: CALUMA GmbHUnternehmensprofil ansehen ↗
Jobbeschreibung
CALUMA vermittelt dich in Kempten an Einrichtungen, die mit großen Gesundheitsdatenmengen arbeiten und diese für Versorgungsforschung nutzen. Als Medizinstudent mit Affinität zu Datenanalyse unterstützt du bei der Auswertung medizinischer Daten. Du lernst, wie aus Daten Erkenntnisse für eine bessere Versorgung gewonnen werden. Diese Tätigkeit ist ideal für analytisch denkende Studierende mit Interesse an Forschung und Statistik.
Branche: Gesundheitswesen
Jobarten: Werkstudent
Personalart: Medizinstudenten (m/w/d)
Aufgaben:
Du unterstützt bei der Aufbereitung und Analyse großer Gesundheitsdatensätze. Die Durchführung statistischer Auswertungen mit entsprechender Software gehört zu deinen Aufgaben. Du hilfst bei der Identifikation von Versorgungsmustern und Qualitätsindikatoren. Die Erstellung von Grafiken und Visualisierungen für Berichte übernimmst du. Du assistierst bei der Interpretation klinischer Daten im Versorgungskontext. Die Unterstützung bei der Entwicklung von Algorithmen zur Datenauswertung fällt in deinen Bereich. Du hilfst bei der Literaturrecherche zu Methoden der Versorgungsforschung.
Du unterstützt bei der Vorbereitung von Daten für wissenschaftliche Publikationen. Die Qualitätskontrolle von Datensätzen und Plausibilitätsprüfungen gehören dazu. Du hilfst bei der Erstellung von Dashboards für kontinuierliches Monitoring. Die Dokumentation von Analysemethoden und -ergebnissen fällt in deinen Aufgabenbereich. Du assistierst bei der Präsentation von Analyseergebnissen in Berichten. Die Unterstützung bei der Entwicklung von Fragebögen und Erhebungsinstrumenten kann dazugehören. Du hilfst bei der Verwaltung und Strukturierung von Forschungsdatenbanken.
Anforderungen:
Du studierst Humanmedizin und hast ausgeprägtes Interesse an Statistik und Datenanalyse. Gute Kenntnisse in statistischen Methoden und deren Anwendung sind erforderlich. Erfahrung mit Statistiksoftware wie SPSS, R oder Python ist wünschenswert. Du verfügst über analytisches Denkvermögen und kannst Daten kritisch interpretieren. Sehr gute Kenntnisse in Excel und Datenbanken sind notwendig. Du arbeitest präzise und gewissenhaft bei der Datenverarbeitung. Gute Englischkenntnisse für wissenschaftliche Literatur sind erforderlich.
Du besitzt ausgeprägte analytische Fähigkeiten und erkennst Muster in komplexen Datensätzen. Deine Zahlenaffinität und dein logisches Denkvermögen ermöglichen fundierte Auswertungen. Du arbeitest strukturiert und dokumentierst deine Analysen nachvollziehbar. Deine Problemlösungsfähigkeit zeigt sich beim Umgang mit unvollständigen oder inkonsistenten Daten. Du bist lernbereit und eignest dir neue Analysemethoden schnell an. Deine Kommunikationsfähigkeit ermöglicht die verständliche Darstellung komplexer Ergebnisse. Du zeigst Durchhaltevermögen auch bei zeitaufwändigen Datenaufbereitungen.
Arbeitszeiten:
Die Arbeitszeiten sind sehr flexibel, überwiegend Montag bis Freitag zwischen 9:00 und 18:00 Uhr. Du arbeitest zwischen 12 und 20 Stunden pro Woche. Die Tätigkeit kann nach Einarbeitung größtenteils im Homeoffice erfolgen. Die Zeiteinteilung ist frei gestaltbar, solange Projektziele und Deadlines eingehalten werden. Regelmäßige Team-Meetings finden wöchentlich statt, teilweise virtuell. In den Semesterferien ist eine Aufstockung auf Vollzeit möglich. Die flexible Arbeitsgestaltung ermöglicht optimale Integration in den Studienalltag.
Zusammenfassung:
Unser Kunde zahlt dir 18,00 Euro pro Stunde. Du erhältst Schulungen in statistischen Methoden und Analysesoftware. Die Tätigkeit vermittelt dir wertvolle Kenntnisse in Versorgungsforschung und Health Data Science. Du arbeitest an der Schnittstelle von Medizin und Informatik mit zukunftsweisenden Technologien. Die Erfahrung ist wertvoll für wissenschaftliche Karrieren oder Tätigkeiten im Gesundheitsmanagement. Es besteht die Möglichkeit zur Mitarbeit an Publikationen und Kongressbeiträgen. Maximale Flexibilität durch Homeoffice-Option und freie Zeiteinteilung. Du entwickelst Kompetenzen, die für die Digitalisierung des Gesundheitswesens wichtig sind. Regelmäßiger Austausch mit erfahrenen Forschern fördert deine Entwicklung.
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