Data & Analytics Intern — Insight, Visualization & Impact

Data & Analytics Intern — Insight, Visualization & Impact

Pavia Tirocinio 20 - 45 € / ora (stimato) Smart working non possibile
PricewaterhouseCoopers International

In sintesi

  • Mansioni: Supporta progetti innovativi con analisi e visualizzazione dei dati.
  • Azienda: PwC, leader nel settore della consulenza con un ambiente inclusivo.
  • Benefit: Formazione continua, opportunità di carriera e un team collaborativo.
  • Altre informazioni: Ambiente dinamico con eccellenti opportunità di crescita professionale.
  • Perché questo lavoro: Fai la differenza con i dati e sviluppa competenze richieste nel mercato.
  • Qualifiche: Laurea in Ingegneria Gestionale o Economia, conoscenza di Excel e Power BI.

La retribuzione prevista è compresa tra 20 - 45 € per ora.

Pricewaterhouse Coopers International cerca una figura motivata per il team di Digital Innovation Center of Excellence a Milano.

Ti occuperai di supportare iniziative progettuali utilizzando strumenti di analisi e visualizzazione dei dati.

Richiesta laurea in Ingegneria Gestionale o Economia, propensione all’analisi e conoscenza di strumenti come Excel e Power BI.

Ottima opportunità di carriera con formazione continua e un ambiente inclusivo.

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Data & Analytics Intern — Insight, Visualization & Impact datore di lavoro: PricewaterhouseCoopers International

PricewaterhouseCoopers International è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e inclusivo nel cuore di Milano. I nostri dipendenti beneficiano di opportunità di crescita professionale attraverso programmi di formazione continua e progetti innovativi nel campo dell'analisi dei dati. Unisciti a noi per contribuire a iniziative significative e fare la differenza nel mondo della digital innovation.

PricewaterhouseCoopers International

Dettagli di contatto:

Team di recruiting di PricewaterhouseCoopers International

Consigli degli esperti StudySmarter🤫

Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data & Analytics Intern — Insight, Visualization & Impact

Partecipa a hackathon e competizioni di data science

Questi eventi sono fantastici per mostrare le tue abilità pratiche e creare connessioni nel settore. Inoltre, possono darti visibilità e permetterti di lavorare su progetti reali che puoi includere nel tuo portfolio.

Esplora le università e gli eventi di networking

Spesso ci sono fiere del lavoro e eventi di networking organizzati nelle università. Controlla il calendario della tua università e partecipa a questi eventi: potresti incontrare recruiter di PricewaterhouseCoopers International o di altre aziende interessate a tirocinanti come te!

Crea un progetto di data science da presentare

Lavora su un progetto personale, magari analizzando un dataset interessante e creando visualizzazioni coinvolgenti. Questo non solo ti aiuterà a praticare le tue competenze, ma sarà anche un eccellente argomento di discussione durante i colloqui.

Non dimenticare le piattaforme online e le community

Unisciti a gruppi di data science su LinkedIn o piattaforme come GitHub. Condividi le tue esperienze, chiedi feedback e cerca opportunità di tirocinio. La comunità è spesso molto disponibile a dare una mano!

Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Data & Analytics Intern — Insight, Visualization & Impact

Analisi dei Dati
Visualizzazione dei Dati
Excel
Power BI
Ingegneria Gestionale
Economia
Propensione all'analisi

Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡

Sottolinea le tue competenze tecniche!:Quando prepariamo il tuo CV per un tirocinio in Data Science, non dimenticare di evidenziare le tue competenze in programmazione (Python, R) e la tua esperienza con strumenti di analisi dati come Pandas o NumPy. Assicurati di citare anche eventuali progetti pratici o corsi online che hai completato.

Mostra la tua curiosità!:Nel tuo cover letter, parlaci della tua passione per i dati e del perché vuoi intraprendere un tirocinio in Data Science con PricewaterhouseCoopers International. Sottolinea la tua voglia di imparare e come pensi di contribuire al loro team.

Aggiungi un progetto nel tuo portfolio!:Se hai lavorato su progetti interessanti, come l'analisi di dataset reali o la creazione di modelli predittivi, non dimenticare di includerli nel tuo portfolio. Un legame con progetti pratici può far brillare la tua applicazione rispetto ad altri candidati.

Affronta il tuo CV con strategia!:Fai attenzione alla formattazione del tuo CV: mantienilo chiaro e conciso. Utilizza bullet points per le esperienze, mettendo in evidenza i risultati concreti che hai ottenuto con i tuoi progetti e come puoi applicare questi successi in PricewaterhouseCoopers International.

Come prepararti a un colloquio di lavoro presso PricewaterhouseCoopers International

Metti in mostra le tue capacità analitiche

Preparati a presentare alcuni progetti di data science che hai realizzato durante gli studi o in progetti personali. Potresti dover discutere le tecniche di analisi dei dati che hai utilizzato, come regression analysis o clustering, e i risultati che hai ottenuto. Questo mostrerà al tuo intervistatore che sai applicare la teorìa alla pratica!

Padroneggia i linguaggi di programmazione

Assicurati di avere una buona padronanza di Python o R, poiché potrebbero chiederti di scrivere codice durante l’intervista. Fai pratica con funzionalità comuni, come librerie di manipolazione dei dati (pandas o dplyr) o tecniche di machine learning (scikit-learn). Non dimenticare di spiegare il tuo ragionamento mentre codifichi!

Sii curioso e dimostra voglia di imparare

Essere in tirocinio significa apprendere e crescere! Mostra al tuo potenziale datore di lavoro, PricewaterhouseCoopers International, che sei aperto a nuove esperienze e sfide. Fai domande sulle tecnologie e sugli strumenti in uso, questo dimostrerà che sei motivato e desideroso di svilupparti nel ruolo di data scientist.

Analizza i dati per trovare trend

Potresti essere guidato attraverso un caso pratico dove ti verrà chiesto di analizzare un dataset. Pratica l’abilità di estrarre insight significativi dai dati. Dimostra come puoi identificare tendenze e proporre strategie basate sui dati stessi; questo è ciò che fa un vero data scientist!