Über diese ESTÁGIO ANALYTICS Stelle bei VML Enterprise Solutions
Who We Are
WPP Enterprise Solutions designs, builds, and operates the growth systems that competitive businesses rely on. In a world where Al is reshaping how companies drive growth, we lead clients in business transformation and marketing modernization, connecting strategy directly to execution. Our 12,000 experts in engineering and platforms, commerce, consulting, content transformation, CRM, and CX work within a unified global operating unit across 40+ markets. WPP Enterprise Solutions works alongside best-in-class partners including Adobe, AWS, Braze, Google, Microsoft, Salesforce, and Shopify, as well as innovators in AI, to deliver growth solutions tailored to the needs of our clients’ businesses. VML, part of WPP, supports WPP Enterprise Solutions by helping brands activate transformation through creativity and experience.
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Buscamos estudante de Estatística ou áreas correlatas para atuar como Estagiário(a) de Analytics, apoiando a análise de dados e a geração de insights para suporte à tomada de decisões.
Principais atividades:
- Apoiar a coleta, tratamento, organização e análise de dados;
- Desenvolver análises estatísticas e exploratórias para identificação de padrões e tendências;
- Criar e acompanhar indicadores de desempenho (KPIs);
- Apoiar a construção de relatórios, dashboards e apresentações gerenciais;
- Desenvolver e manter análises utilizando R e Python;
- Trabalhar com bases de dados e realizar consultas, transformações e validações;
- Apoiar projetos de modelagem estatística e análises preditivas;
- Colaborar com diferentes áreas para transformar dados em insights e recomendações de negócio.
Requisitos:
- Graduação em andamento em Estatística, Ciência de Dados, Matemática, Economia, Engenharia ou áreas correlatas;
- Conhecimentos de Estatística e análise de dados;
- Conhecimentos em R e Python;
- Familiaridade com manipulação e tratamento de dados;
- Conhecimentos de SQL serão considerados um diferencial
Diferenciais:
- Conhecimento em ferramentas de visualização de dados, como Power BI ou Tableau;
- Experiência com bibliotecas como pandas, NumPy, scikit-learn e tidyverse;
- Conhecimento em modelagem estatística ou machine learning;
- Experiência acadêmica ou profissional com projetos de análise de dados.
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