Medizinische Datenanalyse (m/w/d) Delitzsch - 19,00 €/Stunde - Studentenjob
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Jobbeschreibung
Als Medizinstudent mit Affinität zu Daten und Statistik unterstützt du bei der Analyse medizinischer Daten. Du arbeitest an der Schnittstelle zwischen Medizin, Statistik und Datenanalyse. Diese Tätigkeit vermittelt dir wertvolle Kenntnisse in der Auswertung von Gesundheitsdaten und evidenzbasierter Medizin. Du lernst statistische Methoden praktisch anzuwenden und medizinische Fragestellungen datengestützt zu beantworten. Ein Team aus Data Scientists und Medizinern begleitet deine Entwicklung.
Branche: Gesundheitsdaten & Analytics
Jobarten: Studentenjob
Personalart: Medizinstudenten (m/w/d)
Aufgaben:
Zu deinen Hauptaufgaben gehört die Unterstützung bei der Aufbereitung und Analyse medizinischer Datensätze. Du hilfst bei der statistischen Auswertung klinischer Daten und der Identifikation von Mustern und Zusammenhängen. Die Erstellung von Grafiken, Tabellen und Visualisierungen zur Darstellung von Ergebnissen liegt in deinem Bereich. Du unterstützt bei der Qualitätskontrolle von Datensätzen und dem Erkennen von Ausreißern oder Fehlern. Die Dokumentation von Analysemethoden und -ergebnissen gehört zu deinen Aufgaben. Du hilfst bei der Interpretation statistischer Ergebnisse aus medizinischer Perspektive.
Du unterstützt bei der Literaturrecherche zu statistischen Methoden und deren Anwendung in medizinischen Studien. Die Pflege von Analysedatenbanken und Datendokumentationen gehört zu deinen Nebenaufgaben. Du hilfst bei der Erstellung von Reports und Präsentationen mit Analyseergebnissen. Bei der Vorbereitung von Daten für wissenschaftliche Publikationen wirkst du mit. Administrative Aufgaben wie Datenbankmanagement und Dateiverwaltung gehören ebenfalls dazu.
Anforderungen:
Du studierst Humanmedizin (ab dem 3. Semester) und hast ausgeprägtes Interesse an Statistik und Datenanalyse. Grundkenntnisse in medizinischer Statistik und Studienmethodik bringst du mit. Du arbeitest sehr analytisch, präzise und hast Freude am Umgang mit Zahlen. Erfahrung mit Statistiksoftware (z.B. SPSS, R, Python) oder die Bereitschaft, dich einzuarbeiten, zeigst du. Sehr gute Excel-Kenntnisse sind erforderlich. Du zeigst kritisches Denkvermögen und kannst statistische Ergebnisse hinterfragen. Interesse an evidenzbasierter Medizin und wissenschaftlichem Arbeiten bringst du mit.
Du verfügst über ausgeprägte analytische Fähigkeiten und statistisches Verständnis. Deine medizinischen Kenntnisse ermöglichen dir die sinnvolle Interpretation von Gesundheitsdaten. Du arbeitest sehr strukturiert und präzise mit großen Datensätzen. Technische Affinität und schnelle Auffassungsgabe bei neuen Analysetools zeichnen dich aus. Du kannst komplexe Zusammenhänge in verständlichen Visualisierungen darstellen. Problemlösungskompetenz hilft dir beim Umgang mit Datenqualitätsproblemen. Du arbeitest selbstständig und zeigst Eigeninitiative bei der Datenexploration. Grundkenntnisse in Programmierung oder Skriptsprachen sind von Vorteil.
Arbeitszeiten:
Die Arbeitszeiten sind sehr flexibel von Montag bis Freitag zwischen 09:00 und 18:00 Uhr. Der wöchentliche Umfang beträgt 12-20 Stunden und kann an dein Studium angepasst werden. Ein Großteil der Arbeit kann nach Einarbeitung im Homeoffice erfolgen. Die Analysen folgen meist Projektzyklen mit planbaren Deadlines. In vorlesungsfreien Zeiten kannst du umfangreichere Analyseprojekte übernehmen. Die Tätigkeit bietet hohe Flexibilität in der Arbeitszeitgestaltung.
Zusammenfassung:
Unser Kunde bietet dir überdurchschnittliche 19,00 € pro Stunde für diese anspruchsvolle Tätigkeit. Du erhältst fundierte Einarbeitung in medizinische Datenanalyse und Statistiksoftware. Diese Erfahrung ist besonders wertvoll für wissenschaftliches Arbeiten, deine Doktorarbeit und Karriere in der Forschung. Du entwickelst gefragte Kompetenzen in Data Analytics im Gesundheitswesen. Unser Kunde stellt Zugang zu professioneller Analysesoftware und Schulungen bereit. Die Arbeit bietet Einblicke in moderne datengetriebene Medizin. Kontakte zu Forschungseinrichtungen und mögliche Co-Autorenschaften bei Publikationen sind möglich. Die Tätigkeit bereitet dich optimal auf die wissenschaftliche Medizin vor.
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