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  • #185 - Masterclass | Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt

    #185 - Masterclass | Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt

    · DataGen

    Rachid Tighremt est un expert Data Governance et plus spécifiquement sur la mise en place des Data Catalogs. Il a fondé Layer Data, le cabinet de conseil spécialisé sur la gouvernance et la qualité des données. Ils accompagnent les plus grandes multinationales comme LVMH, Thales, Coca-Cola ou EDF.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:37 Intro

    02:28 Pourquoi mettre en place un Data Catalog ?

    04:04 Les grandes Ă©tapes

    06:52 Mettre en place un benchmark

    10:49 Mettre en place un projet pilote

    13:52 Quelle organisation adopter ?

    16:00 Le plus gros challenge : dĂ©terminer l’usage en amont

    18:17 Pourquoi Rachid a décidé de se spécialiser sur le sujet

    20:08 L’impact des GenAI sur le Data Catalog

    22:51 Les questions de la fin (ressources, conseil)


    ❀ PARTENAIRE


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Rachid

    - Le livre The Enterprise Data Catalog de Ole Olesen-Bagneux

    - Le podcast Decideo de Philippe Nieuwbourg


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #168 - Comprendre les rÎles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux

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

    #111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


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

    📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici

    🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec Alexandre le fondateur


    DataGen a lancĂ© ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂


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  • #184 - Brevo : Mettre en place de l’embedded analytics dans le Produit

    #184 - Brevo : Mettre en place de l’embedded analytics dans le Produit

    · DataGen

    Taha Bel Khayate est Lead Analytics Engineer chez Brevo, la plateforme de marketing automation qui permet notamment d’orchestrer ses campagnes d'emailing ou de SMS. La scaleup a acquis le statut de “centaure” aprĂšs avoir dĂ©passĂ© les 100 millions d’euros de revenus annuels. On revient sur l’un des plus gros challenges de l’équipe Analytics Engineering.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:26 Intro 

    02:49 Contexte

    04:42 Le POC

    06:31 L'implémentation

    10:08 Leur stack data : dbt, BigQuery, Looker Explore

    11:21 les outils utilisés pour l'embedding

    13:37 leurs plus grosses difficultés

    15:59 Les prochaines Ă©tapes

    22:02 Les questions de la fin (ressources, conseil)


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Taha

    - Le LinkedIn de Maxime Beauchemin

    - Minding the Machine de Jeremy Adamson


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

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

    #108 - Jellysmack : Adopter une approche Data Mesh


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  • #183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

    #183 - BlaBlaCar : Adopter une approche “Staff” dans l’équipe Data

    · DataGen

    Thomas Pocreau est Staff Machine Learning Engineer chez BlaBlaCar, la licorne de covoiturage et de transport que tout le monde connaĂźt.


    On aborde :

    đŸ”„ Pourquoi ils ont adoptĂ© une approche Staff dans l’équipe Data

    đŸ”„ La diffĂ©rence entre un Staff et un Senior

    đŸ”„ 2 exemples de projets Staff

    đŸ”„ Les plus gros challenges de la crĂ©ation du poste


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Thomas

    - Le Machine Learning Rules Book de Google

    - The Staff Engineer's Path de Tanya Reilly


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:43 Intro

    05:40 Le contexte

    08:13 Senior vs Staff

    11:06 1er projet : MLOps

    13:19 2Ăšme projet : Analytics

    21:09 Le plus gros challenge de Thomas

    25:46 Les plus gros challenges de BlaBlaCar lors de la création du poste de Staff Data

    27:41 Les prochaines Ă©tapes pour l’approche staff chez BlaBlaCar

    29:07 Les questions de la fin (ressources, conseil)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

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

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

    🇬🇧 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data


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  • #182 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer

    #182 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer

    · DataGen

    Lara Guiral est Analytics Engineer chez Lenstra. Dans cet Ă©pisode 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”„ Pourquoi et comment elle s’est formĂ©e en Analytics Engineering ?

    đŸ”„ Son retour d’expĂ©rience sur le bootcamp Analytics Engineering qu'elle a suivi

    đŸ”„ Les ressources et conseils qui l’ont le plus aidĂ©e


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Lara

    - La newsletter Analytics Engineering Roundup

    - Les projets Data for Good

    - La communauté 50inTech

    - Le Slack #measure


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:38 Intro et son parcours

    03:43 Pourquoi se spécialiser

    08:15 Comment elle s’est formĂ©e

    11:54 La charge de travail à prévoir

    13:25 Ce qu’elle a prĂ©fĂ©rĂ© dans le bootcamp 

    15:54 Comment ça l’a aidĂ©e Ă  trouver un job

    18:28 Les questions de la fin (ressources, conseil)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

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

    #91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering


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  • #181 - Olympique de Marseille : L’ex-Head of Data partage sa stratĂ©gie Data

    #181 - Olympique de Marseille : L’ex-Head of Data partage sa stratégie Data

    · DataGen

    Jessy Hanzo est l’ex-Head of Data & Digital Ă  l'Olympique de Marseille, le club de foot emblĂ©matique.


    On aborde :

    đŸ”„ Les 2 gros enjeux data : Business et Sportif

    đŸ”„ L’organisation de l’équipe Data et un exemple de projet

    đŸ”„ Leur stack data : AWS, Redshift, dbt, Microsoft Power BI, Hightouch, Splio

    đŸ”„ Le plus gros challenge de Jessy : scaler l’équipe Data


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Jessy

    - A Brief History of Humankind de Yuval Noah Harari


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:35 Intro 

    03:55 Les 2 gros enjeux data

    09:42 L’organisation de l’équipe Data

    12:16 Leur stack data

    15:43 Zoom sur leurs chantiers data

    18:25 Le plus gros challenge de Jessy

    19:36 Leurs prochaines Ă©tapes en Data

    20:50 Les questions de la fin (ressources, conseil)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

    #60 - Decathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics

    #46 : Gouvernement : Monter la cellule data de l'ÉlysĂ©e


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    DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boßtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

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  • #180 - Qonto : DĂ©ployer des projets Data Science appliquĂ©s Ă  la dĂ©cision

    #180 - Qonto : Déployer des projets Data Science appliqués à la décision

    · DataGen

    Nicolas Augusti est Senior Data Scientist chez Qonto, la banque en ligne des PME et des indĂ©pendants, et Ă©galement l’une des plus belles licornes françaises. La spĂ©cificitĂ© de l'Ă©quipe Data Science chez Qonto, c'est qu'elle fait de la data science appliquĂ©e Ă  la dĂ©cision.


    On aborde :

    đŸ”„ Les chantiers de l’équipe Data Science chez Qonto : Mix Marketing Modeling, prĂ©visions financiĂšres, pricing


    đŸ”„ Leur mĂ©thodologie : Value Analysis, Exploration, ModĂ©lisation, Communication, Documentation

    đŸ”„ Les plus grosses difficultĂ©s : crĂ©er des modĂšles qui intĂšgrent les changements liĂ©s au scale de l’entreprise et s’assurer que les projets aboutissent Ă  des dĂ©cisions et aient un impact sur le Business

    đŸ”„ Les prochaines Ă©tapes de l’équipe : spĂ©cialiser l’équipe par stakeholders, se concentrer sur la rĂ©tention des clients.


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Nicolas

    - La chaĂźne YouTube StatQuest


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:40 Intro 

    05:13 Les chantiers

    08:15 Les projets actuels

    11:05 Leur mĂ©thodologie

    20:33 Leurs plus grosses difficultĂ©s

    25:02 Leurs prochaines Ă©tapes

    27:12 Les questions de la fin 


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

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

    #110 - Back Market : Leur stratégie Data Science


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  • #179 - dbt : L’outil le plus adoptĂ© de 2024 ?

    #179 - dbt : L’outil le plus adopté de 2024 ?

    · DataGen

    Jeremy Cohen est Principal Product Manager chez dbt, la solution de transformation souvent mentionnée sur le podcast. On en a parlé avec des 10aines de boßtes : BlaBlaCar, Doctolib mais aussi des plus grosses boßtes comme Decathlon.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:32 Intro

    03:27 La genĂšse de dbt

    08:51 dbt aujourd’hui

    14:54 Ses facteurs de succĂšs

    17:13 L’impact de la GenAI sur dbt

    21:19 Les autres tendances : Iceberg, accessibilité, Semantic Layer

    28:02 Les questions de la fin (ressources, conseil)


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Jeremy Cohen

    - Le Roundup de dbt


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #176 - Agorapulse : Structurer le dĂ©partement Data d’une startup

    #141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse, progresser en tant que DE

    #129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'Ă©quipe Data Engineering


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  • #178 - On dĂ©crypte 3 tendances Data de 2025 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁

    #178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁

    · DataGen

    Christophe Blefari est Staff Data Engineer, co-fondateur de nao et auteur de la newsletter data la plus connue de l’écosystĂšme français (Blef.fr). Membre du Collectif de freelances DataGen, il est selon moi l’un des plus gros experts data en France.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:32 Intro

    01:51 Tendance #1 : Le Semantic Layer dans le Data Warehouse

    13:36 Tendance #2 : Le lien entre Iceberg et les Data Lakes

    25:14 Tendance #3 : Les GenAI et le use case Text-to-Insight

    31:41 Retour sur la Forward Data Conference


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    📚 RESSOURCE


    - La newsletter de Christophe Blef.fr

    - La chaĂźne YouTube de la Forward Data Conference


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

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

    #120 - La fin de la Modern Data Stack ? Avec Christophe Blefari (aka Blef)


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  • #177 - BlaBlaCar : L’ex-Chief Product Officer partage sa StratĂ©gie Data

    #177 - BlaBlaCar : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

    · DataGen

    RĂ©mi Guyot est l’ancien Chief Product Officer de BlaBlaCar, la plateforme de transports partagĂ©s leader en Europe qui compte 20 millions d’utilisateurs en France. Aujourd’hui, il a co-fondĂ© l’agence Produit Discovery Discipline et est co-auteur du livre et de la mĂ©thode du mĂȘme nom.


    On aborde :

    đŸ”„ Les gros chantiers data qu’il a menĂ©s : rendre les Ă©quipes Produit autonomes et utiliser la data dans le produit

    đŸ”„ Son plus gros challenge : se faire confiance sur les sujets data et gĂ©rer la tension Data x Design

    đŸ”„ Ses conseils pour des Ă©quipes Product Analytics

    đŸ”„ La crĂ©ation de Discovery Discipline et sa vision sur les IA GĂ©nĂ©ratives


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    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:31 Intro

    04:43 Comment RĂ©mi est devenu CPO de BlaBlaCar

    06:38 Les plus gros chantiers data qu’il a menĂ©s en tant que CPO

    12:00 Son plus gros challenge data : se faire confiance sur les sujets data

    19:15 Ses conseils pour des Product Analysts

    21:04 Le contexte de la création de Discovery Discipline

    24:37 L'impact des GenAI sur nos métiers demain

    32:40 Les questions de la fin (ressource, conseil)


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de RĂ©mi Guyot

    - Discovery Discipline de RĂ©mi Guyot et Tristan Charvillat

    - The Visual Display of Quantitative Information par Edward Tufte


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'Ă©quipe Data Engineering

    #124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa StratĂ©gie Data

    #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data

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

    #47- Airbnb : Rapprocher la Data et le Design 


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  • #176 - Agorapulse : Structurer le dĂ©partement Data d’une startup

    #176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup

    · DataGen

    Juliette Duizabo est Head of Data chez Agorapulse, la startup qui propose un outil de gestion des rĂ©seaux sociaux qui a levĂ© plus de 16 millions d’euros. Avant, Juliette Ă©tait dĂ©jĂ  Head of Data chez Ovrsea.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:24 Intro

    01:57 Pourquoi Juliette est partie d’Ovrsea pour rejoindre AgoraPulse

    04:03 Le contexte Data & IA chez AgoraPulse

    06:23 Les chantiers que Juliette a priorisés en arrivant

    07:47 Chantier #1 : Améliorer la fiabilité des données

    10:53 Ses conseils pour mettre en place dbt

    12:51 Chantier #2 : Mettre en place le Self-Service

    15:12 Pourquoi Juliette recommande Metabase

    17:16 L’impact du Self-Service sur l’organisation des Ă©quipes Data

    21:06 Chantier #3 : Promouvoir une mentalité plus ROIste

    23:38 La stack Data chez AgoraPulse : Segment, BigQuery, Airbyte, Fivetran, dbt, Airflow, Metabase

    26:40 Le plus gros challenge qu’a rencontrĂ© Juliette Ă  son arrivĂ©e : ĂȘtre une bonne manager

    28:29 Les prochaines Ă©tapes pour l’équipe Data chez AgoraPulse : LLM pour le produit et “Self-Service AI”

    31:01 Les questions de la fin


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    Ce podcast est rendu possible par CastorDoc, le Data Catalog qui propose dorĂ©navant aussi 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 Juliette

    - La chaĂźne YouTube 3Blue1Brown

    - L’article du Financial Times sur les LLMs


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #77 - Sunday : Scaler grĂące Ă  une orga Data Mesh

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

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

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

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


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


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

    📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici

    🎙 Ecouter l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec Alexandre le fondateur


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


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  • #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


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    📚 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


    Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé sur Databricks et Microsoft.

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

    👉 Contacter FrĂ©dĂ©ric sur LinkedIn ou par mail : [email protected]


    📚 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


    Ce podcast est rendu possible par :


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

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

    👉 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


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


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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


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

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

    👉 Contacter Enzo sur LinkedIn ou par mail Ă  [email protected]


    📚 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...)


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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 


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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...)


    ❀ PARTENAIRE


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    👉 DĂ©couvrir l'Ă©pisode avec MickaĂ«l : #160 - Masterclass | Mettre en place un Data Office 4.0 avec MickaĂ«l Kuentz

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

    👉 Recevoir le manifesto avec les 5 piliers clĂ©s


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Dany Srage

    - Le podcast Génération do it yourself


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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    #110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

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