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Praktikant / Werkstudent (w/m) Deals Data Analytics

  • Veröffentlicht am 02.07.2018
  • München
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PwC sucht derzeit:

Praktikant / Werkstudent (w/m) Deals Data Analytics

Deine Aufgaben:

  • Spannende Einblicke – Du sammelst Erfahrung in unserem Deals Data Analytics and Technology Services (DATS) Team. Wir bieten dir als Praktikant/-in oder Werkstudent/-in die Chance, wertvolle Einblicke in die Entwicklung und Realisierung innovativer Lösungen mit Schwerpunkt auf Datenanalyse für unsere Mandanten zu erhalten.
  • Daten beschaffen – Die automatisierte Extraktion von strukturierten und unstrukturierten Daten ist ein wichtiger Bestandteil des Datenanalyseprozesses. Hier kannst du dich beispielsweise durch die Programmierung eines Webcrawlers oder Anbindung verschiedener Datenquellen über APIs einbringen.
  • Daten verwalten – Die Auswertung von Daten erfordert eine konsistente und sichere Datenhaltung. Hier hilfst du aktiv mit bei der Entwicklung von projektspezifischen Lösungen zum Datenmanagement und führst Datenbankabfragen verschiedenster Art aus.
  • Projektarbeit – Du recherchierst Informationen zu neuen technischen Lösungen, wirkst bei Kundenanfragen mit, entwickelst projektspezifische Dokumente oder unterstützt bei Workshops und Präsentationen.
  • Teamarbeit – Du arbeitest in einem interdisziplinären Team und sammelst so facettenreiche Einblicke hinsichtlich der Entwicklung von innovativen und individuellen Lösungen zur Datenanalyse im Rahmen von Unternehmenstransaktionen. Konkret unterstützt du auch bei der Administration verschiedener Tools zur Entwicklung und Kollaboration des Teams (z.B. JIRA, Confluence, Bitbucket).
  • Netzwerk – Als Praktikant/-in profitierst du neben spannenden Aufgaben zudem von Angeboten aus unserem Praktikantenprogramm KIT (Keep in Touch).

Dein Profil:

  • Du studierst (Wirtschafts-) Informatik, (Wirtschafts-) Mathematik, Statistik, Physik oder (Wirtschafts-) Ingenieurwesen oder befindest dich in einem anderem Studiengang mit Data-Science-Inhalten. Vorzugsweise befindest du dich kurz vor Abschluss des Bachelor-Studiengangs oder bist bereits im Masterstudium.
  • Erste Kenntnisse in einer mathematisch-statistischen Programmiersprache (z.B. R, Python), im Management von Daten (z.B. relationale Datenbanken, NoSQL), Webentwicklung und zur dynamischen Datenvisualisierung bringst du mit und hast bereits erfolgreich Data-Mining-Aufgaben bearbeitet.
  • Du bringst ein ausgeprägtes Interesse an Fragestellungen rund um die Themen Digitale Transformation, Business Analytics sowie IT-Strategy mit.
  • Des Weiteren verfügst du über ein sehr gutes analytisches Denkvermögen, eine hohe Leistungsbereitschaft und sehr gute Englischkenntnisse.
  • Du bist für einen Zeitraum von mindestens 3 Monaten verfügbar.

Der Geschäftsbereich:

In unserem Geschäftsbereich Advisory verknüpfen wir fundierte Beratungskompetenz mit spezifischem Branchen-Kenntnissen. Als Teil unseres Teams gestaltest du Prozesse, Organisationen oder IT-Systeme und berätst namhafte Unternehmen zu betriebs- und finanzwirtschaftlichen sowie regulatorischen Themen. Oder du begleitest den gesamten Transaktionsprozess und machst Unternehmen fit für die Zukunft. In allen Bereichen bieten wir unseren Kunden einzigartige Lösungen – von der Strategie bis zur Umsetzung.

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Hier findest du weitere Informationen.

Kontakt:

Claudia Schmitz

Tel.: 069 9585-2222

Jobcode: C-101406

Standort

PwC 80687 München, DE

Über PwC

Du hast Talent. Wir sind ein internationales Netzwerk aus 236.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, die ihr Wissen, ihre Erfahrungen und ihre Ideen miteinander teilen. Du suchst einen herausfordernden, spannenden Job. Wir bieten dir als weltweit führende Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft ein Maximum an Möglichkeiten für einen Karriereweg nach deinen Vorstellungen. Du möchtest Verantwortung für deine Ergebnisse übernehmen, Lösungen gemeinsam mit dem Kunden entwickeln und einen Arbeitgeber mit passenden Werten. Unser Denken und Handeln orientiert sich an Grundsätzen, die von Vertrauen, Respekt, Weitsicht und Wertschätzung geprägt sind.


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