Anwendung statistischer Methoden wie deskriptive Analysen, Regressionsverfahren, Zeitreihenanalysen Verfahren im Bereich Data Mining & Machine Learning Erfahrung in der Umsetzung von Data Pipelines-Data Preprocessing über Analytics bis zur Data Story (z.B. Technologien wie R, Python, SQL, noSQL, Qlik, PowerBI, Tableau) Analyse großer Datenmengen mit Apache Stacks wie Spark und Cloud Technologien (AWS, MS Azure, GCP) Anwendung des Methodenwissens auf betriebswirtschaftliche Fragestellungen Managementorientierte Zusammenfassung und Präsentation wesentlicher Erkenntnisse Adressatengerechte Kommunikation komplexer, analytischer oder technischer Zusammenhänge Übernahme erster Teilprojektverantwortung Mitarbeit an Querschnittsaufgaben