Data Analyst H / F

Kel Quartier; Paris; Sur place; EUR 35 000 - 50 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise spécialisée dans les données géographiques recherche un Data Analyst pour collecter et analyser des données géographiques non structurées. Vous collaborerez avec une équipe de géomaticiens pour créer une base de données interrogeable et effectuerez des analyses statistiques pour identifier des tendances. Le candidat idéal doit avoir au moins 3 ans d'expérience dans un rôle similaire, être diplômé en Data Science ou domaine équivalent et maîtriser les outils QGIS, Python et Excel.

Qualifications

• Minimum 3 ans d'expérience sur un poste similaire.
• Diplômé avec spécialisation en Data Science ou domaine équivalent.
• Environnement numérique : QGIS, Python, Excel.

Responsabilités

• Collecter des données géographiques non structurées.
• Analyser statistiquement les données pour identifier des tendances.
• Rédiger des processus clairs pour la mise à jour des bases de données.
• Calculer des statistiques clés sur les quartiers.

Connaissances

Analyse des données géographiques

Statistiques appliquées

QGIS

Python

Excel

Formation

Diplôme en Data Science ou Statistiques Appliquées

Description du poste

Quelles sont les données dont j'ai besoin pour savoir si je peux construire sur un terrain en France une maison ou un immeuble de logements ? Un bureau, un commerce, un entrepôt, une centrale solaire, une éolienne, une antenne télécom, une carrière, etc ?

C'est vous, en tant que Data Analyst, qui collecterez les données géographiques - non - structurées pour créer une base de données interrogeable pour répondre à toutes ces questions.

En collaboration avec l'équipe de géomaticiens responsables eux des données structurées, vous continuerez à faire de KelFoncier soit un acteur majeur en France des données spatiales géographiques.

Kel missions

1. Collecter des données géographiques non structurées (sites web, fichier pdf, ), les nettoyer et les renseigner dans une base de données (structurée).
   • Exemples récents :
   • Des points d'intérêts avec des coordonnées X ; Y
   • Des listings de parcelles dans des documents pdf
   • Analyser statistiquement les données pour en sortir des grandes tendances et un scoring de qualité
   • Rédiger un processus clair pour que la mise à jour soit réalisée par un autre collaborateur
2. Calculer les statistiques clés d'un quartier et d'une commune qui sont affichés sur les sites Internet des plus grands immobiliers français et des milliers d'agences immobilières.
   • Identifier les avantages et les inconvénients d'un quartier pour chaque catégorie de la population (jeunes parents, séniors,) et créer des indicateurs clairs pour le grand public qui valorisent le quartier
   • Estimer le prix d'une maison et d'un appartement dans n'importe quelle adresse de France

Kel Profil

• Vous avez 3 ans d'expérience minimum sur un poste similaire
• Vous êtes diplômé, avec une spécialisation en Data Science, Statistiques Appliquées ou domaine équivalent
• Environnement numérique : QGIS, Python, Excel,