Medizinischer Datenanalyst (m/w/d) für Alsdorf - 19,00 € / Stunde - Werkstudent
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Jobbeschreibung
Als Medizinstudent mit Affinität zu Daten und Statistik erwartet dich bei unserem Kunden in Alsdorf eine zukunftsorientierte Tätigkeit im Bereich Health Data Science. Du arbeitest an der Auswertung medizinischer Daten und unterstützt bei der Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Datensätzen. Diese innovative Position verbindet Medizin mit Datenanalyse und digitaler Transformation. Du lernst moderne Analyse-Tools und -Methoden kennen und leistest einen Beitrag zur datenbasierten Optimierung im Gesundheitswesen. Die Tätigkeit bietet hervorragende Perspektiven in einem stark wachsenden Bereich.
Branche: Health Data Science
Jobarten: Werkstudent
Personalart: Datenanalyse im Gesundheitswesen
Aufgaben:
Du unterstützt bei der Aufbereitung, Bereinigung und Analyse medizinischer Datensätze aus verschiedenen Quellen. Dabei führst du statistische Auswertungen durch und erstellst aussagekräftige Visualisierungen. Du hilfst bei der Entwicklung von Dashboards zur Überwachung von Gesundheitskennzahlen und Performance-Indikatoren. Die Durchführung von Datenqualitätsprüfungen und Plausibilitätskontrollen gehört zu deinen Aufgaben. Du unterstützt bei der Entwicklung prädiktiver Modelle für Versorgungsbedarfe. Die Erstellung von Reports und Präsentationen für verschiedene Stakeholder fällt in deinen Bereich. Du recherchierst zu aktuellen Trends in Health Data Analytics.
Du assistierst bei der Implementierung von Datenbanken und Schnittstellen zu verschiedenen Systemen. Die Dokumentation von Analyseprozessen und Methoden gehört zu deinen Nebenaufgaben. Du unterstützt bei der Automatisierung wiederkehrender Auswertungen. Die Teilnahme an interdisziplinären Datenprojekten ist Teil deiner Tätigkeit. Du hilfst bei der Vorbereitung von Ethikanträgen für Datenanalyse-Projekte. Auch die Literaturrecherche zu wissenschaftlichen Studien und Methoden fällt in deinen Aufgabenbereich. Du wirkst bei der Schulung von Mitarbeitern in Datentools mit.
Anforderungen:
Du studierst Medizin mindestens im 4. Semester und hast großes Interesse an Statistik und Datenanalyse. Grundkenntnisse in statistischen Methoden und deren Anwendung sind erforderlich. Du solltest bereits Erfahrung mit Analyse-Software wie R, Python, SPSS oder ähnlichen Tools haben. Affinität zu IT und digitalen Technologien wird vorausgesetzt. Du bist mindestens 16-20 Stunden pro Woche verfügbar. Analytisches Denken und die Fähigkeit, aus Daten Erkenntnisse abzuleiten, sind wichtig. Du arbeitest selbstständig und strukturiert. Sehr gute Englischkenntnisse für Fachliteratur sind erforderlich.
Du besitzt ausgeprägte analytische und quantitative Fähigkeiten sowie mathematisch-statistisches Verständnis. Deine Programmierkenntnisse in R oder Python ermöglichen eigenständige Datenanalysen. Du bist versiert im Umgang mit SQL-Datenbanken und Data-Warehouse-Konzepten. Exzellente Excel-Kenntnisse inklusive komplexer Formeln und Pivot-Tabellen sind vorhanden. Du hast ein Gespür für Datenvisualisierung und kannst mit Tools wie Tableau oder Power BI umgehen. Problemlösungskompetenz und logisches Denken zeichnen dich aus. Du arbeitest präzise und erkennst Muster und Anomalien in Daten. Kommunikationsfähigkeit zur Vermittlung komplexer Analysen ist wichtig.
Arbeitszeiten:
Montag bis Freitag zwischen 09:00 und 18:00 Uhr, flexible Gestaltung. Arbeitszeit: 16-20 Stunden pro Woche. Überwiegend Homeoffice nach Einarbeitung möglich. Regelmäßige Team-Meetings vor Ort oder online. Anpassung an Semesterzeiten möglich.
Zusammenfassung:
Unser Kunde bietet dir mit 19,00 Euro pro Stunde eine attraktive Vergütung. Du erhältst Zugang zu modernen Analyse-Tools und großen Datensätzen. Eine umfassende Einarbeitung in Health Data Science wird geboten. Die Tätigkeit vermittelt gefragte Kompetenzen für die digitale Medizin der Zukunft. Du arbeitest an innovativen Projekten mit direktem Impact. Weiterbildungen in Data Science und Machine Learning werden unterstützt. Du sammelst Erfahrungen, die für Forschung und Industrie wertvoll sind. Ein interdisziplinäres Team aus Medizinern, Informatikern und Statistikern unterstützt dich. Exzellente Karriereperspektiven in einem Zukunftsfeld werden eröffnet.
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