About the job
- As a big data analyst, you will be responsible for analyzing large datasets to identify trends, patterns, and insights that can help drive business strategies and decision-making.
- You will work closely with cross-functional teams, including data engineers, data scientists, and business stakeholders, to gather data requirements, develop analytical models, and generate reports and visualizations.
- Your expertise in statistical analysis, data mining, and data visualization will contribute to improving business processes, optimizing performance, and identifying opportunities for growth.
Key Responsibilities:
- Data Collection and Processing:
- Collaborate with data engineers to identify and acquire relevant data from various sources, including databases, data warehouses, APIs, and external datasets.
- Clean, transform, and preprocess raw data to ensure accuracy, consistency, and compatibility for analysis.
- Data Analysis and Interpretation:
- Apply statistical techniques, data mining algorithms, and machine learning models to analyze large datasets and extract meaningful insights.
- Identify patterns, trends, and correlations in the data and provide actionable recommendations to improve business performance.
- Perform ad-hoc analysis and hypothesis testing to address specific business questions and challenges.
Reporting and Visualization:
- Develop and maintain dashboards, reports, and visualizations to communicate data-driven insights to stakeholders.
- Create clear and concise data visualizations, such as charts, graphs, and interactive displays, to facilitate understanding and decision-making.
- Present findings and recommendations to technical and non-technical audiences, including management, to drive data-informed decisions.
Data Quality and Governance:
- Ensure data integrity, quality, and security throughout the data analysis process.
- Collaborate with data governance teams to define data standards, policies, and best practices for data management and analysis.
- Conduct data validation and verification to ensure accuracy and consistency of results.
Continuous Learning and Improvement:
- Stay up to date with industry trends, emerging technologies, and best practices in big data analysis.
- Explore new analytical tools, techniques, and methodologies to enhance data analysis capabilities.
- Collaborate with team members to share knowledge, insights, and best practices.
Requirements:
- Bachelor's or Master's degree in a relevant field, such as data science, computer science, statistics, or mathematics.
- Strong analytical and problem-solving skills, with the ability to apply statistical concepts and algorithms to real-world data.
- Proficiency in programming languages such as Python or R, and experience with big data processing frameworks like Hadoop, Spark, or SQL.
- Familiarity with data visualization tools such as Tableau, Power BI, or D3.js.
- Knowledge of database systems, data modeling, and SQL.
- Excellent communication and presentation skills, with the ability to translate complex data findings into clear and actionable insights.
- Strong attention to detail and ability to work with large datasets.
- Experience with machine learning algorithms and techniques is a plus.
- Knowledge of cloud platforms and big data technologies, such as AWS, Azure, or Google Cloud, is beneficial.
To contact and send your CV, click on the link below
عن العمل
- كمحلل بيانات ضخمة، ستكون مسؤولاً عن تحليل مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الاتجاهات والأنماط والرؤى التي يمكن أن تساعد في دفع استراتيجيات الأعمال وصنع القرار. ستعمل بشكل وثيق مع فرق متعددة الوظائف، بما في ذلك مهندسي البيانات وعلماء البيانات وأصحاب المصلحة التجاريين، لجمع متطلبات البيانات وتطوير النماذج التحليلية وإنشاء التقارير والمرئيات. ستساهم خبرتك في التحليل الإحصائي واستخراج البيانات وتصور البيانات في تحسين العمليات التجارية وتحسين الأداء وتحديد فرص النمو.
المهام الأساسية:
- جمع البيانات ومعالجتها:
- التعاون مع مهندسي البيانات لتحديد البيانات ذات الصلة والحصول عليها من مصادر مختلفة، بما في ذلك قواعد البيانات ومستودعات البيانات وواجهات برمجة التطبيقات ومجموعات البيانات الخارجية.
- قم بتنظيف البيانات الأولية وتحويلها ومعالجتها مسبقًا لضمان الدقة والاتساق والتوافق للتحليل.
- تحليل البيانات وتفسيرها:
- تطبيق التقنيات الإحصائية وخوارزميات استخراج البيانات ونماذج التعلم الآلي لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة واستخراج رؤى ذات معنى.
- تحديد الأنماط والاتجاهات والارتباطات في البيانات وتقديم توصيات قابلة للتنفيذ لتحسين أداء الأعمال.
- إجراء تحليل مخصص واختبار الفرضيات لمعالجة أسئلة وتحديات عمل محددة.
التقارير والتصور:
- قم بتطوير وصيانة لوحات المعلومات والتقارير والمرئيات لتوصيل الرؤى المستندة إلى البيانات إلى أصحاب المصلحة.
- قم بإنشاء تصورات واضحة وموجزة للبيانات، مثل المخططات والرسوم البيانية والشاشات التفاعلية، لتسهيل الفهم واتخاذ القرار.
- تقديم النتائج والتوصيات إلى الجماهير التقنية وغير الفنية، بما في ذلك الإدارة، لاتخاذ قرارات مستنيرة بالبيانات.
جودة البيانات وحوكمتها:
- ضمان سلامة البيانات وجودتها وأمنها طوال عملية تحليل البيانات.
- التعاون مع فرق إدارة البيانات لتحديد معايير البيانات والسياسات وأفضل الممارسات لإدارة البيانات وتحليلها.
- - إجراء التحقق من صحة البيانات والتحقق منها لضمان دقة واتساق النتائج.
التعلم المستمر والتحسين:
- ابق على اطلاع بأحدث اتجاهات الصناعة والتقنيات الناشئة وأفضل الممارسات في تحليل البيانات الضخمة.
- استكشاف أدوات وتقنيات ومنهجيات تحليلية جديدة لتعزيز قدرات تحليل البيانات.
- تعاون مع أعضاء الفريق لمشاركة المعرفة والأفكار وأفضل الممارسات.
متطلبات:
- درجة البكالوريوس أو الماجستير في مجال ذي صلة، مثل علوم البيانات أو علوم الكمبيوتر أو الإحصاء أو الرياضيات.
- مهارات تحليلية وحل المشكلات قوية، مع القدرة على تطبيق المفاهيم والخوارزميات الإحصائية على بيانات العالم الحقيقي.
- إتقان لغات البرمجة مثل Python أو R، والخبرة في أطر معالجة البيانات الضخمة مثل Hadoop أو Spark أو SQL.
- الإلمام بأدوات تصور البيانات مثل Tableau أو Power BI أو D3.js.
- المعرفة بأنظمة قواعد البيانات ونمذجة البيانات وSQL.
- مهارات تواصل وعرض ممتازة، مع القدرة على ترجمة نتائج البيانات المعقدة إلى رؤى واضحة وقابلة للتنفيذ.
- اهتمام قوي بالتفاصيل والقدرة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة.
- تعتبر الخبرة في خوارزميات وتقنيات التعلم الآلي ميزة إضافية.
- تعد المعرفة بالمنصات السحابية وتقنيات البيانات الضخمة، مثل AWS أو Azure أو Google Cloud، مفيدة.
للتواصل وإرسال السيرة الذاتية اضغط على الرابط أدناه
17/2
.png)
