ITスペシャリスト職業訓練 – データ・プロセス分析（性別不問）

データと業務プロセスの関係に関心がある方を対象とします。この職業訓練では、データの確認、プロセスの理解、改善提案を追跡可能な形で導く方法を学びます。技術ツールは具体的な課題と結び付けながら段階的に習得します。

表には重複行、不統一な日付、欠落情報が含まれることがあります。品質ルールを学び、追跡可能な形でデータを整備します。初歩的なSQLクエリを用いて業務上の問いを確認します。結果が何を示し、どのデータが不足しているかを説明します。プロセス図では、情報がどこで生まれ、変更が後続の流れにどう影響するかを示します。

• データソースと業務プロセスを学び、その関係を記録します。
• データを整備し、簡単な分析を作成し、品質上の問題を見つけます。
• 実践課題を通じてSQLと基本的なデータ処理ツールを学びます。
• 結果を分かりやすく示し、プロセス改善をチームと検討します。
• 練習用データの誤りを見つけて修正し、変更を記録します。
• 簡単なクエリとプロセス図を作成し、業務上の意味を説明します。

開始時点で完全な技術専門分野を身につけている必要はありません。関心、学ぶ意欲、実践課題に丁寧に取り組む姿勢が重要です。

• データ、論理的な関係、企業の業務プロセスへの関心。
• 丁寧に作業し、数字や前提を疑って検証する姿勢。
• 学ぶ意欲と、確認事項を分かりやすく質問できる力。

これらの知識は役立ちますが、すべてを同時に備えている必要はありません。応募時には、すでに実務で携わった分野と、今後さらに深めたいテーマを記載してください。

• 表計算、小規模なデータ分析、またはプログラミングの初歩的な経験。
• IT、組織、データに関連する学校プロジェクトまたは実習経験。

このプロフィールはデータ・プロセス分析への入門であり、完成された専門性を前提としません。開始時期、学校側の要件、企業内の具体的な学習課題は公開前に確定します。

勤務地はケルンとリモートを想定しています。実践的な訓練課題、職業学校、必要な出社日程は職業訓練の枠内で調整します。

この職種プロフィールは職業訓練を対象とします。開始時期、具体的な実施方法、手当は、拘束力のある合意を結ぶ前に共同で確認します。

応募書類では、この役割に活かせる経験や関心を示してください。履歴書に加え、関連するプロジェクト事例、証明書、成果物があれば、専門性の評価に役立ちます。顧客の機密データ、認証情報、保護されたソースコードは送付しないでください。

希望する訓練開始時期と、ケルン勤務またはリモートのどちらを希望するかをお知らせください。

この役割に関するご質問は、hr@otoko.comまで採用チームにお問い合わせください。応募者プールへの登録は任意で、別途同意を得た場合にのみ行われます。登録は応募審査の条件ではありません。