Remoto

Data Specialist

$5-10[Horário]
3-5 anos Exp
Edu não necessário
Par-horário
AJ Valdez · HR Manager
Intelsify Corp
Serviço de negócios
51-100 funcionários
Desfinanciado / Anjo
Modelagem de dados | SQL | MySQL | Phymyadmin | Python 3.x | Google Sheets or Excel | data cleanings | data validation | adapting scripts | clean dirty data
No Politics at Work
Data Specialist
AJ Valdez · HR Manager
Descrição:

Seu Trabalho Perfeito Aguarda! Limpeza de Dados / Formatação de Dados – 100% Trabalho Remoto, Turno Diurno!


Horário de Trabalho:

  • Horas: Turno diurno! Meio período (mínimo de 2 horas por dia)
  • Pagamento: PhP 200 por hora
  • Localização: Qualquer lugar nas Filipinas – trabalho remoto, de casa ou do interior
  • Tipo de Trabalho: 100% Trabalho Remoto


Sobre o Trabalho:

Você é um especialista experiente em Limpeza de Dados / Formatação de Dados em busca de uma nova oportunidade de carreira emocionante com um estilo de vida de trabalho remoto? Junte-se a uma organização líder em ciência de dados e aproveite esta excelente oportunidade. Conectamos os melhores talentos com as melhores empresas, e este papel é perfeito para indivíduos apaixonados por avançar em suas carreiras, adquirir experiência internacional, satisfazer nosso cliente e desfrutar dos benefícios de trabalhar de casa.


Sobre a Empresa:

Nosso cliente é um líder em seu campo, dedicado a fornecer serviços excepcionais aos seus clientes. Eles valorizam a inovação, eficiência e satisfação do cliente e compreendem o papel crucial que esta posição desempenha na realização de seus objetivos.


Deveres e Responsabilidades:

  • Revisão e Validação de Dados: Examinar os dados quanto à precisão, consistência e completude. Identificar e corrigir erros ou inconsistências.
  • Limpeza de Dados: Remover registros duplicados, padronizar formatos de dados e corrigir imprecisões em conjuntos de dados.
  • Formatação de Dados: Converter dados em um formato padrão adequado para análise ou relatórios. Garantir que os dados estejam organizados e estruturados de acordo com os requisitos do projeto.
  • Integração de Dados: Unir dados de várias fontes em um formato unificado e garantir compatibilidade.
  • Documentação: Manter registros detalhados dos processos de limpeza de dados, metodologias e alterações realizadas.
  • Garantia de Qualidade: Implementar e seguir normas e práticas de qualidade de dados. Realizar auditorias regulares para garantir a precisão dos dados.
  • Colaboração: Trabalhar com outras equipes, como analistas de dados, cientistas de dados ou departamentos de TI, para entender os requisitos de dados e resolver problemas.
  • Relatórios: Gerar e apresentar relatórios sobre qualidade dos dados, progresso da limpeza e resultados da formatação.
  • Resolução de Problemas: Identificar e resolver problemas ou anomalias relacionadas a dados. Fornecer soluções para melhorar a qualidade dos dados.
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