Análisis de Requisitos de Negocio: Entender las necesidades de las áreas de negocio (p. ej., riesgos, marketing o finanzas) para determinar qué datos se necesitan y cómo deben ser estructurados.
Modelado de Datos: Participar en el diseño del modelo de datos dimensional (o relacional) de la base de datos de destino, asegurando que la estructura sea óptima para la consulta y el análisis.
Desarrollo de Scripts/Código: Aunque el foco principal es el análisis, se requiere el uso intensivo de SQL para la extracción y transformación de datos. También se usan lenguajes de scripting como Python o herramientas específicas del ecosistema Big Data (Spark).
Implementación de Reglas de Transformación: Codificar las reglas de negocio (p. ej., cómo calcular un indicador clave o cómo limpiar un campo) dentro de los procesos de transformación.
Uso de Herramientas ETL: Trabajar con herramientas de Orquestación y Data Integration para construir los pipelines (flujos de datos). Esto podría implicar tecnologías de la nube o herramientas de desarrollo internas.

requisitos del puesto
- Formación: FP Grado Superior
- Conocimientos: data
- Experiencia: 3 años

Analista de datos en AWS Quicksight con experiencia en la creación de dashboards, con experiencia en desarrollo en python y desarrollo de ETL. Debe ser un perfil que se quiera adaptar a data engineer y tenga experiencia en desarrollo en python. Valorable conocimientos en Business Intelligence (BI).

tus beneficios

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