Desde EAE Barcelona, parte de Grupo Planeta, estamos buscando incorporar un/a estudiante para realizar prácticas de Análisis de Datos BI Académico e incorporarse en el departamento académico.

¿Cuál será tu principal misión?

Contribuir al análisis y visualización de datos para apoyar la toma de decisiones estratégicas en el departamento académico, mejorando la eficiencia operativa y la calidad de los procesos académicos.

¿En qué consistirá tu día a día?

• Recolección y limpieza de Datos: Asistir en la recopilación y preparación de datos relevantes de diversas fuentes internas y externas (Atenea, Blackboard, Survey Monkey, etc), asegurando su precisión y calidad.


• Apoyo al análisis de datos: Realizar análisis de datos para identificar tendencias, patrones y oportunidades de mejora en procesos académicos.


• Apoyo al desarrollo de Informes y Dashboards: alimentar los informes y dashboards interactivos para visualizar datos y métricas clave, facilitando la interpretación de los resultados por parte del equipo académico y administrativo.


• Apoyo a la automatización de procesos: Colaborar en la automatización de la recolección y análisis de datos para optimizar la eficiencia y reducir la carga manual de tareas repetitivas.

¿Qué nos gustaría ver en tu CV?

Formación Académica: Estudiante en último año o recién graduado de Ingeniería Informática, Estadística, Matemáticas, Economía, ADE o estudiante de masters afines con un enfoque en análisis de datos.
Habilidades Técnicas:

• Conocimiento básico o intermedio de Power BI, SQL.


• Habilidades de programación: Familiaridad con lenguajes de programación como Python o R, especialmente para el análisis de datos.


• Excel avanzado: Análisis de datos, tablas dinámicas, fórmulas complejas y gráficos.

¿Cómo nos gustaría que fueras?

• Capacidad para analizar e interpretar datos


• Pensamiento crítico y resolución de problemas


• Trabajo en equipo


• Proactividad y actitud de aprendizaje: Disposición para aprender nuevas tecnologías y metodologías en el campo de BI.


• Atención al detalle: Precisión y meticulosidad en el manejo y análisis de datos

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