Episoder

  • #175 - 🎄🎁 Stack Open Source, Être Manager

    #175 - 🎄🎁 Stack Open Source, Être Manager "doer" & S’adapter à la GenAI avec Christelle (ex-Head of Data @Lydia) et Blef

    · DataGen

    Christelle Marfaing, ex-Head of Data de Lydia, est aujourd’hui Chief Data Officer de May, la startup qui a dĂ©veloppĂ© une app d’avantages salariĂ©s (3 millions d’euros levĂ©s en 2022).

    Christophe Blefari est Staff Data Engineer et auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystĂšme français : Blef.fr.


    Cet Ă©pisode spĂ©cial NoĂ«l est le 1er d’une nouvelle sĂ©rie dont l’objectif est d’échanger avec un.e leader data Ă  3 avec Blef.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    02:04 Intro

    02:34 Stack Open Source dĂ©ployĂ©e On-Prem

    12:37 Concilier prise de management tout en restant "doer"

    20:36 L’Impact des IA gĂ©nĂ©ratives sur les Ă©quipes data et comment s’y prĂ©parer

    27:16 Les News Préférées de Blef


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On a lancĂ© un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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    DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Christelle

    - Le LinkedIn de Blef

    - Article sur la GenBI de Simon SpÀti

    - Notre newsletter DataGen "Les 40 Chantiers Data & IA Ă  lancer en 2025"

    - L'article Please just stop saying "just"


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #161 - On dĂ©crypte avec Blef : Sa Data Horror Story d’halloween et une update DataOps

    #148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

    #126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le dĂ©partement Data chez May

    # 90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service


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  • #174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

    #174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

    · DataGen

    Alice Fresko est Lead Analytics Engineer chez Qonto, la solution bancaire en ligne qui permet aux PME et aux indĂ©pendants de gĂ©rer leur quotidien bancaire, facturer leurs clients en un clic et effectuer leur comptabilitĂ©. Ils ont levĂ© 622M€ depuis leur crĂ©ation et comptent aujourd’hui 1 600 collaborateurs et 500 000 clients en Europe. Aujourd’hui, Alice nous parle de leur approche Analytics Engineering et Self-Service.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:42 Intro

    02:38 La place de l’équipe Analytics Engineering

    03:17 Le process Analytics Engineering chez Qonto

    08:30 Les Data Contracts V0

    11:39 Analytics Engineering vs Business Intelligence

    13:08 Les outils de l’équipe Analytics Engineering

    13:35 Le plus gros challenge de l’équipe Analytics Engineering : le Self-Service

    18:12 Les principales difficultĂ©s qu’Alice a rencontrĂ©es

    21:23 Les prochaines Ă©tapes pour l’équipe Analytics Engineering chez Qonto

    22:11 Les questions de la fin


    ❀ PARTENAIRE


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    👉 DĂ©couvrir l’épisode avec FrĂ©dĂ©ric : #166 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest

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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d’Alice

    - Les blogs Tech des entreprises, dont celui de Qonto


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance

    #154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

    #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines

    #136 - Qonto : Scaler le dĂ©partement Data d’une licorne


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  • #173 - KlĂ©pierre : Transformer le dĂ©partement Finance via la Data

    #173 - Klépierre : Transformer le département Finance via la Data

    · DataGen

    Charly Cadet est Group Head of Financial Performance chez Klépierre, le leader européen des centres commerciaux. Charly a initié un programme de transformation du département Finance et un peu plus largement de Klépierre via l'usage de la data. Il explique la genÚse du projet, le détail du programme et leurs initiatives data.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:41 Intro

    05:41 1Ăšre Ă©tape du programme : la formation

    08:19 2Ăšme Ă©tape : la Data Gouvernance

    13:06 3Ăšme Ă©tape : automatiser les tableaux de bord

    17:40 La grosse difficulté que Charly a rencontrée : convaincre son équipe mais aussi les équipes métiers

    25:25 DerniĂšre Ă©tape : recruter un profil technique dans l’équipe

    27:08 La collaboration avec l’équipe IT pendant le programme

    28:52 Les prochains focus data pour l’équipe Finance : l’adoption et la simulation Ă  la volĂ©e

    32:36 La recommandation de contenu de Charly


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par DataBird, l'acteur qui accompagne les entreprises dans leur transformation data via des programmes sur mesure de montée en compétence.

    👉 DĂ©couvrir l’épisode avec Alexandre : Masterclass | Lancer une Data Academy

    👉 Contactez Alexandre sur LinkedIn ou par mail Ă  [email protected]


    📚 RESSOURCES


    - Accelerate de N. Forsgren, J. Humble & G. Kim

    - La chaĂźne Youtube Alex The Analyst

    - The FP&A Guy sur YouTube et sur LinkedIn

    - Le LinkedIn de Jonathan Plateau

    - Le podcast “Moment de vĂ©ritĂ©â€ de Bruno ClĂ©ment


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #156 - AXA France : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA

    #119 - Carrefour : Passer d’un Data Lab à une Analytics Factory

    #99 - Masterclass | Lancer une Data Academy avec Alexandre Miny de Tornaco


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  • #172 - Mirakl : DĂ©ployer une stratĂ©gie IA GĂ©nĂ©rative

    #172 - Mirakl : Déployer une stratégie IA Générative

    · DataGen

    Anne-Claire Baschet est Chief Data & AI Officer chez Mirakl, la licorne française qui propose une solution clé en main pour monter sa marketplace et qui a réalisé une levée de fonds record début 2024 de 555 millions de dollars.


    On aborde :

    đŸ”„ Son parcours de AXA jusqu’à Mirakl en passant par la SNCF et Aramis

    đŸ”„ L’objectif de Mirakl : reconstruire le Produit en intĂ©grant la GenAI

    đŸ”„ Les fonctionnalitĂ©s, l’organisation et son plus gros challenge : scaler l’équipe

    đŸ”„ Leur stack GenAI : AWS, Databricks, MLflow, OpenAI, Galileo.ai, Llama, Anyscale


    ❀ PARTENAIRE


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d’Anne-Claire

    - "Pré-suasion" de Robert Cialdini


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Intro

    03:03 Son parcours

    11:27 L’objectif chez Mirakl : reconstruire le Produit en intĂ©grant la GenAI

    16:05 Les fonctionnalités GenAI core product

    25:33 Son plus gros challenge : scaler l’équipe

    30:38 Leur Stack GenAI

    35:29 La structure de l’équipe

    40:08 Les questions de la fin


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini
)

    #148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

    #138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité


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  • #171 - Snowflake : Une stack unique pour l’Analytics & l’IA

    #171 - Snowflake : Une stack unique pour l’Analytics & l’IA

    · DataGen

    Jade Le Van est Principal Sales Engineer chez Snowflake, la plateforme Data & IA dont tout le monde parle sur le podcast (Qonto, Ledger, Spendesk
).


    On aborde :

    đŸ”„ La genĂšse de Snowflake (une plateforme pour l’Analytics & l’IA dans le Cloud)

    đŸ”„ Pourquoi elle est adoptĂ©e massivement (simplicitĂ© & rapiditĂ© pour activer la donnĂ©e)

    đŸ”„ Les fonctionnalitĂ©s IA et leurs convictions (ex : faciliter l’usage de petits modĂšles moins gourmands)

    đŸ”„ La rivalitĂ© avec Databricks, les nouvelles fonctionnalitĂ©s d’ingestion, le format Iceberg


    ❀ PARTENAIRES


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    - Snowflake, la plateforme Data & IA dont tout le monde parle sur le podcast (Qonto, Ledger, Spendesk
).

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    👉 DĂ©couvrir le free trial


    - KPC, le cabinet de conseil spécialisé sur la data et l'IA.

    👉 Contacter MickaĂ«l sur LinkedIn ou par mail : [email protected]

    👉 DĂ©couvrir l'Ă©pisode avec MickaĂ«l : #160

    👉 Recevoir le manifesto avec les 5 piliers clĂ©s


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Jade

    - La chaßne YouTube Snowflake en français


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:28 Intro

    01:38 Le parcours de Jade : Alstom, Tableau, GCP, Snowflake

    04:05 La genĂšse de Snowflake

    05:50 Pourquoi Snowflake connaßt un tel succÚs sur le marché

    08:32 Les features AI chez Snowflake

    13:02 Les atouts IA de Snowflake

    18:02 Y a-t-il vraiment une rivalité entre Snowflake et Databricks ?

    19:58 La stratégie de Snowflake

    26:34 Les questions de la fin


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #145 - On dĂ©crypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg 

    #136 - Qonto : Scaler le dĂ©partement Data d’une licorne

    #50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne


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  • #170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering

    #170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering

    · DataGen

    Elisa Gilles est AI & ML Engineering Manager chez Leboncoin, le fleuron de la tech française qu’on ne prĂ©sente plus. Aujourd’hui elle nous parle de son plus gros challenge de ces derniĂšres annĂ©es, Ă  savoir : passer d’une approche Data Science Ă  une approche ML Engineering.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:44 Intro et parcours (ex-Deezer)

    04:53 Le contexte

    07:18 Les initiatives pour y arriver

    19:09 Leur grille de compĂ©tence d’équipe

    25:52 La plus grosse difficultĂ© qu’elle a rencontrĂ©e : la conduite du changement

    27:51 Les prochaines Ă©tapes : continuer l’itĂ©ration, aller plus loin dans les bonnes pratiques

    31:38 Les questions de la fin (recommandation, achievement, dĂ©clic)


    ❀ PARTENAIRE


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d’Elisa

    - Lien pour rejoindre le Modern Data Network MDN


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini
)

    #154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

    #126 - Comment l’ex-Head of Data de Lydia monte le dĂ©partement Data chez May

    #74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science


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  • #169 - Ex-Data Analyst, elle est passĂ©e Analytics Engineer en freelance

    #169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance

    · DataGen

    Caroline Mestre est Analytics Engineer en freelance et crĂ©e Ă©galement du contenu pour l’institut de formation DataBird. Dans cet Ă©pisode spĂ©cial dĂ©diĂ© Ă  l’Analytics Engineering, elle nous parle de sa transition de Data Analyst Ă  Analytics Engineer et des avantages que ses nouvelles compĂ©tences lui apportent.


    On aborde :

    đŸ”„ Son parcours : de Data Analyst Ă  Analytics Engineer

    đŸ”„ Ses missions en tant que freelance Analytics Engineer

    đŸ”„ Comment les compĂ©tences en Analytics Engineering valorisent son profil sur le marchĂ© du travail

    đŸ”„ Ses conseils pour un Data Analyst qui souhaite Ă©voluer vers un poste d’Analytics Engineer


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Caroline

    - La newsletter DataGen


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:27 Intro et parcours (de Data Analyst Ă  Analytics Engineer)

    02:30 Ce qui l’a poussĂ©e Ă  devenir Analytics Engineer

    04:20 Les missions de Caroline en tant qu’Analytics Engineer

    09:20 Comment elle s’est formĂ©e sur le rĂŽle d’Analytics Engineer ?

    11:20 En quoi les compĂ©tences d’Analytics Engineering lui apportent de la valeur au quotidien

    12:27 Ses conseils Ă  un Data Analyst souhaitant Ă©voluer vers un poste d’Analytics Engineer 

    13:51 Zoom sur le bootcamp DataBird pour devenir Analytics Engineer


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

    #151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen

    #91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering


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  • #168 - Comprendre les rĂŽles clĂ©s de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (30K abonnĂ©s LinkedIn)

    #168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (30K abonnés LinkedIn)

    · DataGen

    Charlotte Ledoux est une experte Data Gouvernance et également une créatrice de contenu sur LinkedIn à succÚs (+30K abonnés). Elle est venue nous faire une masterclass sur son sujet de prédilection : la Data Gouvernance, avec un focus sur les rÎles.


    ï»żđŸŽŹ CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:30 Intro

    02:02 Les rÎles clés de la Data Gouvernance : Data Owner, data Steward

    12:12 Les tendances du moment : Data Product Manager, Data Governance Engineer

    22:12 L’avis de Charlotte sur l’impact des GenAI sur la Data Gouvernance

    27:48 Une ressource qui l’a interpellĂ©e ces derniĂšres semaines


    ❀ PARTENAIRE


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    👉 DĂ©couvrir l'Ă©pisode #155 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Fabric de Microsoft

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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Charlotte Ledoux

    - Sa formation en ligne "Define your data governance strategy"

    - Sa newsletter sur le sujet du Data Governance Engineer

    - L’article Is Excel immortal ? de Benn Stancil


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics

    #144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux

    #101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh


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  • #167 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest

    #167 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest

    · DataGen

    Frédéric Forest est Directeur Général et cofondateur de Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé sur Databricks et Microsoft.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:34 Intro

    02:22 Dans quel(s) contexte(s) les entreprises mettent en place Databricks ?

    04:53 Quel type de stack peut-on mettre en place avec Databricks ?

    09:13 Les inconvénients et les avantages de Databricks

    15:56 Les conseils de Frédéric pour mettre en place Databricks

    17:13 Une tendance clé du marché : la coopétition entre Databricks et Microsoft

    20:54 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ❀ PARTENAIRE


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Frédéric Forest

    - Le livre Spark: The Definitive Guide: Big Data Processing Made Simple de Bill Chambers et Matei Zaharia

    - Le livre The Data Warehouse Toolkit de Ralph Kimball et Margy Ross


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg

    #102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA 


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN 


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  • #166 - Defacto : DĂ©ployer des algorithmes pour scorer la solvabilitĂ© des entreprises

    #166 - Defacto : Déployer des algorithmes pour scorer la solvabilité des entreprises

    · DataGen

    Dany Srage est Lead Data chez Defacto, la startup FinTech qui propose des prĂȘts aux PME. Dans cet Ă©pisode, il nous parle de leurs projets de Data Science.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:26 Intro et son parcours (ex-Amazon, ex-BlaBlaCar)

    03:34 Le contexte Data Science chez Defacto

    05:29 Les 3 Ă©tapes de la mise en place des projets Data Science 

    15:05 Leurs plus gros challenges Data Science

    16:26 La stack data de Defacto

    18:58 Leur processus de recrutement

    21:01 L’organisation de l’équipe Data

    22:19 Les prochaines Ă©tapes 

    24:24 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Dany Srage

    - Le podcast Génération do it yourself


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité

    #122 - 360Learning : DĂ©ployer un projet GenAI avec GPT-4

    #110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

    #74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN 


    On lance un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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    DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂


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  • #165 - BNP Paribas : Les 6 piliers de leur programme IA

    #165 - BNP Paribas : Les 6 piliers de leur programme IA

    · DataGen

    Adrien Vesteghem est AI Program Director chez BNP Paribas, la banque leader mondial que tout le monde connaßt. Aujourd'hui, il va nous parler de son plus gros challenge de ces derniÚres cette année, à savoir lancer le programme IA de la BNP.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:25 Intro

    05:18 Le contexte autour de la mise en place du programme IA 

    07:44 La structure du programme IA (la vision, les projets
)

    12:00 Les plus gros challenges : crĂ©er de la confiance, structurer les Ă©quipes


    14:17 Les prochaines Ă©tapes pour Adrien et son Ă©quipe

    19:30 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Adrien Vesteghem

    - Le roman Fondation d'Isaac Asimov

    - Le livre Gödel, Escher, Bach de D. Hofstadter 


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #152 - CrĂ©dit Agricole : Leur stratĂ©gie data (gouvernance, cas d’usage et IA gĂ©nĂ©ratives)

    #146 - L’OrĂ©al : Mettre en place une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives

    #127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative


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  • #164 - Jeux Olympiques : AmĂ©liorer la performance des athlĂštes avec la Data & l’IA

    #164 - Jeux Olympiques : Améliorer la performance des athlètes avec la Data & l’IA

    · DataGen

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    Adrien Sedeaud est Deputy Director Ă  l’institut National du Sport, de l’Expertise et de la Performance. C’est l’institut qui a accompagnĂ© les athlĂštes lors des JO avec des analyses et des outils qui se basent sur la data et l’IA.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:45 Intro

    03:55 Les gros chantiers data dans le cadre des JO

    17:47 Les use cases : estimer les potentiels, détecter les risques de blessures


    21:22 Le plus gros challenge : ancrer une culture data dans le monde du sport

    25:15 Les derniùres questions (recommandations, conseils
)


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est réalisé en collaboration avec AI For Sports by Artefact.

    👉 Retrouvez Adrien Sedeaud Ă  l’évĂ©nement AI For Sports by Artefact Ă  Paris le 20 novembre 2024.

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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Adrien et son livre Gagner avec les données

    - EGOals de M. Buchheit et G. Perry

    - The Pudding

    - Black Box Thinking de M. Syed


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #140 - Chief Data & AI Officer au Service du Premier Ministre

    #147 - Comment faire de la France un leader de l’IA ?


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  • #163 - Comment la GenZ voit le secteur de la Data ? Avec Ithier, Ă©tudiant Ă  Albert School

    #163 - Comment la GenZ voit le secteur de la Data ? Avec Ithier, étudiant à Albert School

    · DataGen

    Ithier est étudiant à Albert School, la nouvelle école spécialisée sur la data et le business dans laquelle Xavier Niel a investi. Dans cet épisode, on fait avec Ithier une interview croisée pour découvrir comment il voit la Data et comment sa génération se projette dans le secteur.


    On aborde :

    đŸ”„ Pourquoi il a dĂ©cidĂ© de ne pas suivre la voie classique (prĂ©pa ou Ă©coles post-bac Ă©tablies)

    đŸ”„ Comment les Ă©tudiants utilisent ChatGPT au quotidien ?

    đŸ”„ Les jobs et les secteurs convoitĂ©s par la GenZ

    đŸ”„ Est-ce que le conseil est une bonne option pour dĂ©marrer sa carriĂšre ?


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d'Ithier

    - L'Ă©cole Albert School


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:04 Intro

    02:31 La voie “classique” (commerce ou ingĂ©), trop boring ?

    08:05 L’utilisation de ChatGPT par les Ă©tudiants

    10:41 L’impact des GenAI sur les mĂ©tiers de la Data

    15:49 Les jobs et les secteurs convoités par la GenZ

    21:55 Est-ce que le conseil est une bonne option pour dĂ©marrer sa carriĂšre ? 


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

    #133 - Devenir Data Engineer aux US ou au Canada et gagner 250K$/an avec Willis Nana

    #121 - Lancer sa carriĂšre en Data Science avec Natacha Njongwa Yepnga


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  • #162 - Le Lead Data Science de Back Market partage leur stratĂ©gie GenAI

    #162 - Le Lead Data Science de Back Market partage leur stratégie GenAI

    · DataGen

    Pierre Pessarossi est Lead Data Science chez Back Market, la licorne française qui propose une marketplace de produits reconditionnés. Il nous parle de leur stratégie GenAI.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:28 Intro

    03:30 La genĂšse de la stratĂ©gie GenAI de Back Market

    04:55 La stratégie GenAI de Back Market

    11:11 L’organisation des Ă©quipes Data pour les projets GenAI (rĂ©partition, ownership
)

    14:58 Les grandes briques tech des projets GenAI (OpenAI, Chainlit
)

    18:45 Les plus grosses difficultés rencontrées par Pierre et son équipe

    20:16 Les prochaines Ă©tapes pour l’équipe Data Science & lA chez Back Market

    25:19 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


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    Ce podcast est rendu possible par delaware, le cabinet de conseil leader sur Microsoft Fabric et SAP en France.

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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Pierre Pessarossi

    - La chaĂźne Youtube de Andrej Karpathy


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratĂ©gie Data (organigramme, stack
) 

    #138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité

    #127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative

    #117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives avec Benjamin Cohen-Lhyver

    #110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

    #63 - Back Market : RĂ©organiser son Ă©quipe Data Engineering par domaine mĂ©tier 


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  • #161 - On dĂ©crypte avec Blef : Sa Data Horror Story d’Halloween et un update DataOps

    #161 - On décrypte avec Blef : Sa Data Horror Story d’Halloween et un update DataOps

    · DataGen

    Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystĂšme français (Blef.fr) et rĂ©cemment cofondateur de nao. Il est Ă©galement selon moi l’un des plus gros experts data en France.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:31 Intro

    02:24 La Data Horror Story de Blef

    15:42 1er insight : L’équipe DataOps se positionne en amont de l’équipe Data Engineering

    27:16 2Ăšme insight : La tendance du YAML Engineer

    30:32 3Ăšme insight : L’évolution du mĂ©tier de Data Engineer

    33:11 Les news de Blef


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    📚 RESSOURCES


    - Le Linkedin de Christophe Blefari

    - Le LinkedIn de Julien Hurault

    - Le Linkedin de Benoit Pimpaud et sa newsletter

    - La Forward Data Conférence

    - Le LinkedIn de Matthieu Caneill (PicNic) et son article


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg

    #143 - Masterclass | Tout comprendre sur le DataOps avec Matthieu Rousseau

    #142 - Brevo : Structurer l’équipe Data d’un centaure 

    #130 - Comment l’ex-Head of Data Science & Analytics de Veepee structure le dĂ©partement Data de Choose

    #108 - Jellysmack : Adopter une approche Data Mesh

    #100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr)

    #51 - Nickel : Rendre les équipes métier plus autonomes


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  • #160 - Masterclass | Mettre en place un Data Office 4.0 avec MickaĂ«l Kuentz

    #160 - Masterclass | Mettre en place un Data Office 4.0 avec Mickaël Kuentz

    · DataGen

    Mickaël Kuentz est expert Data et IA et est également Directeur Data chez KPC, le cabinet de conseil spécialisé sur la data et l'IA qui connaßt une croissance fulgurante.


    On aborde :

    đŸ”„ Le rĂŽle d’un Data Office et son Ă©volution depuis 20 ans

    đŸ”„ Les 5 piliers d’un Data Office 4.0 : la data est l’affaire de tous, est un asset aussi important que l’argent, doit aller Ă  la vitesse du Business


    đŸ”„ Les plus grosses difficultĂ©s lorsqu’on implĂ©mente un Data Office

    đŸ”„ L’impact des GenAI sur un Data Office.


    ❀ PARTENAIRE


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    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:55 Intro

    03:34 Pilier #1 : La data est l’affaire de tous

    05:09 Pilier #2 : La data est un asset aussi important que l'argent

    09:21 Pilier #3 : La data nécessite des processus solides

    12:20 Pilier #4 : Passer d'une approche défensive à une approche offensive

    15:31 Pilier #5 : S'aligner sur la vitesse du business

    18:59 Les plus grosses difficultĂ©s dans l’implĂ©mentation d’un Data Office

    20:34 L’impact des GenAI sur un Data Office

    22:31 La question de la fin


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #162 - Le Lead Data Science de Back Market partage leur stratégie GenAI

    #101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh

    #79 - SUEZ : Lancer le dĂ©partement Data d’un grand groupe

    #78 - Air France : Assurer l’Adoption des produits Data


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  • #159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacitĂ© en interne (Dust, Gemini
)

    #159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacité en interne (Dust, Gemini…)

    · DataGen

    AnaĂŻs Ghelfi est Head of Data Platform chez Malt, la plateforme qui met en relation les entreprises avec les freelances. Aujourd'hui, elle nous parle du projet Assistant IA mis en place par les Ă©quipes Data et de son adoption globalisĂ©e (+50%) aux diffĂ©rentes Ă©quipes mĂ©tiers de l’entreprise.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:29 Intro

    05:01 Les différences entre une grosse boßte (Pernod Ricard) et une scaleup (Malt)

    08:53 L’objectif initial de l’assistant IA : trouver facilement du contenu sur le produit

    10:36 Le contexte qui a enclenché ce projet

    16:12 La stack GenAI mise en place

    19:01 L’organisation vis-à-vis des projets data traditionnels

    21:19 Les plus grosses difficultés : embarquer les bonnes personnes et itérer sur la documentation

    26:32 Les prochaines Ă©tapes pour l’équipe Data de Malt

    30:09 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d'AnaĂŻs Ghelfi

    - La newsletter de Christophe Blefari (Membre du collectif DataGen 😉)

    - Lenny’s Podcast


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

    #138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité

    #54 - Pernod Ricard : Lancer des programmes de Data Science


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  • #158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics

    #158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics

    · DataGen

    Tristan Mayer est CEO et co-fondateur de CastorDoc, une solution de Data Catalog utilisée aussi bien par des scaleups (IbanFirst, Vestiaire Collective) que par des grandes entreprises (Veolia, Deliveroo). Aujourd'hui, il nous parle de l'état du marché des Data Catalogs et de leur évolution vers des solutions de Self-Service Analytics, notamment depuis l'émergence des IA Génératives.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:49 Intro

    03:44 Comment CastorDoc a su se différencier sur le marché des Data Catalogs

    06:24 Les grandes briques à la création de CastorDoc

    11:01 Le positionnement de CastorDoc par rapport Ă  la tendance IA

    14:58 Les briques proposĂ©es par l’outil aujourd’hui

    18:55 Comment le CEO voit l’évolution de CastorDoc

    24:55 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par CastorDoc, le Data Catalog qui propose dorĂ©navant Ă©galement une solution de Self-Service Analytics (”Text-to-Insight”).

    👉 Contacter Tristan sur LinkedIn ou par mail : [email protected]

    👉 Recevoir le benchmark avec tous les outils Self-Service Analytics identifiĂ©s et testĂ©s par Tristan et son Ă©quipe


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Tristan

    - La newsletter de Benn Stancil

    - Lien pour le Benchmark de CastorDoc


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

    #146 - L’OrĂ©al : Mettre en place une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives

    #144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)


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  • #157- HEINEKEN : Leur programme Data & IA (chantiers, use cases, challenges)

    #157- HEINEKEN : Leur programme Data & IA (chantiers, use cases, challenges)

    · DataGen

    🚹 Tentez de gagner un pass pour 2 personnes pour le Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre en likant et taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn ici 🚹


    Emeline Fabre est Head of Data Management & Advanced Analytics (CDO) chez HEINEKEN, le groupe qui produit notamment la biĂšre Ă©ponyme.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:24 Intro

    05:36 Les plus gros chantiers dans le cadre du programme Data & IA

    07:11 Zoom sur 3 cas d’usage Data & IA

    09:30 Les plus gros challenges 

    10:40 La place des CDO dans l’organisation

    11:55 Les prochaines Ă©tapes de l’équipe

    14:07 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est réalisé en collaboration avec Big Data & AI Paris.

    👉 Retrouvez Emeline Fabre Ă  l’évĂ©nement Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre 2024.

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  • #156 - AXA France : Les 3 piliers de leur StratĂ©gie Data & IA (Culture, Organisation et Tech)

    #156 - AXA France : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA (Culture, Organisation et Tech)

    · DataGen

    🚹 Tentez de gagner un pass pour 2 personnes pour le Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre en likant et taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn 🚹


    Chafika Chettaoui est Chief Data & AI Officer chez AXA France, l’un des plus grands groupes d’assurance au monde. Aujourd’hui, elle nous dĂ©crit les 3 piliers de son programme Data & IA : l’acculturation, l’organisation et la tech.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:07 Intro

    04:57 Le 1er pilier du programme data & IA : l’acculturation 

    09:13 2ùme pilier : l’organisation

    11:51 3Ăšme pilier : la tech

    14:13 La diffĂ©rence avec ses expĂ©riences passĂ©es chez SUEZ et L’OrĂ©al

    15:58 Les plus grosses difficultés rencontrées par Chafika et son équipe

    18:16 Quelques cas d’usage des Ă©quipes Data & IA

    19:09 Leurs prochaines Ă©tapes

    20:00 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est réalisé en collaboration avec Big Data & AI Paris.

    👉 Retrouvez Chafika Chettaoui Ă  l’évĂ©nement Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre 2024.

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    On lance un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

    📚 DĂ©couvrez le programme du bootcamp

    🎙 DĂ©couvrez l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird


    DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. 🙂


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