Episoder

  • #135 - Qlik : Racheter Talend et devenir un gĂ©ant de la Data

    #135 - Qlik : Racheter Talend et devenir un géant de la Data

    · DataGen

    Charles Clément est expert data intégration chez Qlik, le nouveau géant de la data qui a récemment racheté Talend.


    On aborde :


    đŸ”„ La vision derriĂšre le rachat de Talend

    đŸ”„ Les avantages pour la communautĂ© : un seul interlocuteur, Ă©cosystĂšme unifié 

    đŸ”„ Les “killer features” de Qlik sur l’IntĂ©gration et l’Analytics

    đŸ”„ L’avis de Charles sur la Modern Data Stack et l’impact des GenIA sur Qlik.


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    📚 RESSOURCES


    - Le podcast de Pauline Laigneau

    - La VallĂ©e du Silicium d’Alain Damasio


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:52 Intro

    03:58 Le rachat et les avantages pour la communautĂ© : un seul interlocuteur, un Ă©cosystĂšme unifié 

    05:50 Les “killer features” de Qlik sur l’Analytics et l’IntĂ©gration

    08:57 L’avis de Charles sur la tendance de la Modern Data Stack

    12:30 L’impact des IA GĂ©nĂ©ratives chez Qlik

    19:03 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

    #127 - Doctolib : DĂ©ployer une stratĂ©gie IA GĂ©nĂ©rative 

    #85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau


    đŸ’Ș VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?


    DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boßtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

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  • #134 - Le CEO de Livestorm partage sa StratĂ©gie Data

    #134 - Le CEO de Livestorm partage sa Stratégie Data

    · DataGen

    Gilles Bertaux est cofondateur et CEO de Livestorm, la plateforme pour organiser des webinars qui est leader en Europe. Ils ont levĂ© 30 millions de $ en 2020, comptent aujourd’hui +4000 clients et ont atteint la rentabilitĂ©.


    On aborde :

    đŸ”„ Les prĂ©mices de la data chez Livestorm (Segment, Amplitude
)

    đŸ”„ La stack data mise en place et les premiers profils data recrutĂ©s

    đŸ”„ L’impact de la data sur le business et notamment leur modĂšle de pricing

    đŸ”„ Les plus gros challenges data du CEO et leurs prochains projets data.


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    📚 RESSOURCES


    - La newsletter de Kyle Poyar sur les stratégies Go-to-Market

    - La marketplace ModernDataStack

    - La plateforme d'e-mail marketing Customer.io


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:13 Intro

    03:14 Les prémices de la data chez Livestorm

    10:08 Le lancement de leur data warehouse

    13:22 Leur stack data (Snowflake, Looker
)

    14:42 L’impact de la data sur le business et leur modùle de pricing

    19:04 L’orga de l’équipe Data

    21:23 Les plus gros challenges data du CEO

    23:33 Les next steps de l’équipe Data

    26:30 La place des GenAI chez Livestorm

    28:20 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

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

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


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

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

    · DataGen

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    Willis Nana est Senior Data Engineer au Canada chez Ticketmaster, 1Ăšre sociĂ©tĂ© de billetterie au monde pour les spectacles et Ă©vĂ©nements sportifs. Il a aussi lancĂ© en parallĂšle une chaĂźne YouTube, “Data from Scratch”, qui a dĂ©passĂ© les 10 000 abonnĂ©s et dans laquelle il donne des conseils techniques et de carriĂšre Ă  destination des Data Engineers, en particulier sur le marchĂ© amĂ©ricain et canadien.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:34 Intro

    05:38 Les salaires des DE en Amérique du Nord

    11:24 Les autres différences pour les DE entre US/Canada et Europe (recrutement, attentes et remote)

    14:43 Le rĂŽle du DE “nouvelle gĂ©nĂ©ration”

    20:38 L’état du marchĂ© du Data Engineering actuel aux US & au Canada

    23:08 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


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    📚 RESSOURCES


    - Sa chaĂźne Data From Scratch

    - Les sites Glassdoor et Medium

    - L'application américaine Blind

    - Le Reddit Data Engineering

    - La newsletter de Jesse Anderson

    - Le Podcast Big Data Hebdo


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #128 - Le temps réel, grande tendance de 2024 avec Popsink

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

    #100 - On dĂ©crypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (Blef) 🎁

    #71 - Lancer sa carriĂšre data avec Kevin Rosamont


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  • #132 - Joko : Lancer le dĂ©partement Data d'une startup

    #132 - Joko : Lancer le département Data d'une startup

    · DataGen

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    Coralie Betbeder-DĂ©chelette est Lead Data chez Joko, l’application mobile qui facilite le shopping Ă  plus de 3 millions d’utilisateurs et qui permet de faire des Ă©conomies dans plus de 3000 enseignes partenaires grĂące au cashback.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:33 Intro

    04:01 Son plus gros challenge data : prioriser les chantiers

    06:00 Zoom sur la stack (Airbyte, AWS, dbt, Snowflake, Metabase, Amplitude)

    09:07 De la construction Ă  l'exploitation de la stack

    11:27 Zoom sur le processus de priorisation de Coralie

    17:54 Ses conseils data

    20:36 L’orga de l’équipe Data

    22:19 Leurs next steps

    24:10 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


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    📚 RESSOURCES


    - La newsletter Blef de Christophe Blefari

    - Les blogs d’Airbyte et de dbt

    - Le Medium Modern Data Network


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

    #112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks

    #97 - Contentsquare : Lancer l’équipe Product Analytics


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  • #131 - Masterclass | Devenir un meilleur Manager avec Pierre Fournier

    #131 - Masterclass | Devenir un meilleur Manager avec Pierre Fournier

    · DataGen

    Pierre Fournier est l’ex-Chief Product Officer de ManoMano et est aujourd’hui le CEO de Will, une startup qui forme des managers avec la mĂ©thode Will. Il est venu nous faire une masterclass sur le management.


    On aborde :

    đŸ”„ Ce qu’est un bon manager et le concept du “manager coach”

    đŸ”„ Comment dĂ©finir les objectifs en tant que manager : les 6 questions

    đŸ”„ Comment rĂ©soudre un blocage chez un collaborateur : la pyramide des niveaux logiques

    đŸ”„ Une mise en situation avec moi (Robin) : pratiquer l’écoute active.


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    📚 RESSOURCES


    - Reinventing Organizations de FrĂ©dĂ©ric Laloux

    - Les mots sont des fenĂȘtres de Marshall Rosenberg

    - On Becoming a Person de Carl Rogers

    - La méthode WILL: Apprenez à régler définitivement tous vos problÚmes récurrents au travail de Pierre Fournier


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:17 Intro

    05:05 Qu’est-ce qu’un bon manager et le concept du “manager coach”

    06:35 Comment définir les objectifs en tant que manager : les 6 questions

    13:15 Comment résoudre un blocage chez un collaborateur : la pyramide des niveaux logiques

    21:12 L'importance de l'Ă©coute active : mise en situation avec moi (Robin)

    25:34 Les questions de la fin (ressources, conseils 
)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

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

    🇩đŸ‡ș #96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused 


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

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

    · DataGen

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    Marie Crappe est Head of Data chez Choose, l’application qui propose des produits de qualitĂ© (made in France, naturels, faits main...).

    Cet Ă©pisode est le 2nd d’une nouvelle sĂ©rie dont l’objectif est d’inviter des Head of Data qui ont dĂ©jĂ  montĂ© ou structurĂ© une Ă©quipe Data et qui recommencent dans une plus petite structure. 

    Aujourd’hui Marie nous parle de la structuration du dĂ©partement Data chez Choose aprĂšs avoir dirigĂ© une Ă©quipe de 30 personnes chez Veepee.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:45 Intro

    05:07 Le contexte avant l’arrivĂ©e de Marie

    09:51 L’approche de Marie (People Process Tools)

    11:51 Les outils de la Modern Data Sack utilisés (Airbyte, dbt, BigQuery ...)

    14:44 L’orga de l’équipe

    17:06 Comment elle priorise les projets

    20:18 Ses plus gros challenges

    23:34 Les next steps de l’équipe

    25:11 Sa philosophie de l'Analytics : vers le self-service ?

    27:59 Les IA génératives chez Choose

    33:06 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


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    📚 RESSOURCES


    - Coûts et décisions de Carla Mendoza

    - Le réseau Tech Rocks


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

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

    #25 - Deezer : Lancer le département data d'une licorne


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

    #129 - BlaBlaCar : Scaler l’impact de l'équipe Data Engineering

    · DataGen

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    Thibault Ambard est Data Engineering Manager chez BlaBlaCar, la plateforme de transports partagĂ©s (voiture et bus) leader en Europe avec 20 millions d’utilisateurs en France. Aujourd’hui il vient nous parler de la rĂ©organisation et des nouveaux outils qu’ils ont mis en place pour scaler l’impact de l’équipe.


    On aborde :

    đŸ”„ Le contexte de dĂ©part cĂŽtĂ© Data Engineering (manque d’ownership, difficultĂ© Ă  prioriser
)

    đŸ”„ Leur rĂ©organisation par squad inspirĂ©e du Data Mesh et comment elle rĂ©sout ces problĂšmes

    đŸ”„ L’adaptation de la stack Ă  la nouvelle organisation avec notamment la mise en place de dbt

    đŸ”„ Les nouvelles difficultĂ©s pour mener des projets transverses (ex: pratiques de Software Engineering).


    ---


    ❀ PARTENAIRE


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    📚 RESSOURCES


    - An Elegant Puzzle de Will Larson

    - Le code a changé

    - Christophe Blefari fait partie du Collectif de freelance DataGen, contactez-nous pour travailler avec lui


    ---


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:30 Intro

    03:27 Le contexte autour de la réorganisation

    04:54 L’orga aujourd’hui

    06:42 Comment la réorg a résolu les problÚmes initiaux

    11:20 L’adaptation de la stack

    17:36 Les étapes clés de la mise en place de dbt

    20:41 Les principales difficultés

    22:00 Les prochaines Ă©tapes pour l'Ă©quipe Data

    24:09 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ---


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks

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


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  • #128 - Le temps rĂ©el, grande tendance de 2024 avec Benjamin Djidi, CEO @Popsink

    #128 - Le temps réel, grande tendance de 2024 avec Benjamin Djidi, CEO @Popsink

    · DataGen

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    Benjamin Djidi est le CEO de Popsink, la plateforme d'intĂ©gration et de traitement de donnĂ©es en temps rĂ©el. Fin 2023, j’ai enregistrĂ© un Ă©pisode sur les tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (alias Blef). Une des plus grosses tendances de l’annĂ©e est le temps rĂ©el et Blef m’avait parlĂ© d’une nouvelle solution : Popsink. J’ai donc invitĂ© Benjamin sur le podcast pour en savoir plus.


    On aborde :


    đŸ”„ Le parcours de Benjamin et la genĂšse de Popsink

    đŸ”„ Le cas d’usage type et la diffĂ©rence avec un ETL “classique” (Fivetran, Airbyte, Rivery
)

    đŸ”„ Les 2 atouts du temps rĂ©el : faible latence et baisse des coĂ»ts

    đŸ”„ Pourquoi le temps rĂ©el est particuliĂšrement adoptĂ© en 2024 ?


    ---


    ❀ PARTENAIRE


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    ---


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:02 Intro

    03:04 Les cas d'usage type

    03:54 La diffĂ©rence avec un ETL “classique”

    11:03 Pourquoi le temps réel est particuliÚrement adopté en 2024 ?

    15:36 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


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    📚 RESSOURCES


    - La newsletter de Blef

    - La newsletter de Yaroslav Tkachenko, ex-Staff Data Engineer @Shopify et Principal Software Engineer @GoldSky

    - Les articles d’Hubert Dulay


    ---


    🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

    #100 - On dĂ©crypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) 🎁

    #85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau


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  • #127 - Doctolib : DĂ©ployer une stratĂ©gie IA GĂ©nĂ©rative

    #127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative

    · DataGen

    Nacim Rahal est Senior Director Data & AI chez Doctolib, la licorne qui propose une plateforme de prise de rendez-vous avec des médecins et qui permet également de faire de la téléconsultation.


    On aborde :


    đŸ”„ La stratĂ©gie GenAI de Doctolib (la genĂšse, l’approche, les use cases
)

    đŸ”„ DoctoGPT (aka leur ChatGPT interne) et le projet Medical Assistant

    đŸ”„ Leur organisation pour dĂ©ployer ces projets et l’impact sur la stack

    đŸ”„ Leur plus gros challenge et les prochaines Ă©tapes


    ---


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Eulidia, le cabinet de conseil et d'expertise technique spécialisé sur la data et l'IA.

    👉 Contactez Benjamin pour vous faire accompagner

    Son mail : [email protected]

    Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/cohenlhyver/

    👉 Mettez Elisa Ă©galement dans la boucle

    Son mail : [email protected]

    Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/elisa-charbonnier-737219121/


    ---


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:40 Introduction

    06:22 La genĂšse GenAI chez Doctolib

    12:22 Zoom sur DoctoGPT (ChatGPT interne)

    15:07 Zoom sur Medical Assistant (Core Product)

    18:12 Leur organisation pour déployer ces projets GenIA

    20:01 L’approche “start-up”

    21:17 L'impact sur l'Ă©quipe tech et la stack data

    25:32 Les plus gros challenges GenAI

    28:10 Les next steps sur les sujets GenAI

    29:32 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ---


    📚 RESSOURCES


    Le podcast Acquired et en particulier les 3 Ă©pisodes avec Nvidia


    ---


    🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

    #115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprĂšs de 2000 utilisateurs

    #11 - Doctolib : Accélérer la mise à disposition des données grùce à une réorganisation


    ---


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

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

    · 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).


    Cet Ă©pisode est le 1er d’une nouvelle sĂ©rie dont l’objectif est d’inviter des Head of Data qui ont dĂ©jĂ  montĂ© ou structurĂ© une Ă©quipe Data et qui recommencent dans une plus petite structure.

    Aujourd’hui, Christelle nous parle du lancement du dĂ©partement Data chez May aprĂšs avoir dirigĂ© une Ă©quipe de 14 personnes chez Lydia.


    On aborde :

    đŸ”„ Son choix de rejoindre une jeune startup aprĂšs son passage chez Lydia

    đŸ”„ Le contexte data chez May, ses premiĂšres initiatives et ses choix techno (Airbyte, Dagster
)

    đŸ”„ 2 sujets qu’elle dĂ©cide de lancer trĂšs tĂŽt : Data Contracts et RGPD

    đŸ”„ Sa vision sur la GenAI et comment elle est utilisĂ©e au sein du Produit chez May.


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    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:46 Intro

    02:54 Pourquoi revenir en startup aprĂšs Lydia ?

    04:41 Présentation de May

    07:13 Le contexte data à son arrivée

    07:55 Ses premiĂšres initiatives : POC, Data Contracts, RGPD

    14:39 La stack mise en place (Airbyte, Dagster
)

    17:29 Buy vs build

    25:00 Sa vision sur la Generative AI


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    🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


     đŸ‡ŹđŸ‡§ #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment

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

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


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  • #125 - Reconversion | De Directeur de Magasin Ă  Data Analyst

    #125 - Reconversion | De Directeur de Magasin à Data Analyst

    · DataGen

    Vincent Gossiaux Ă©tait Directeur de Magasin et s’est reconverti vers un rĂŽle de Consultant Data Analyst chez Elevate, le cabinet de conseil spĂ©cialisĂ© en data.


    On aborde :


    đŸ”„ Son parcours et ce qui l’a poussĂ© Ă  se reconvertir dans la data,

    đŸ”„ Pourquoi il a choisi DataBird et le dĂ©roulement de la formation,

    đŸ”„ Les compĂ©tences qu’il utilise le plus au quotidien,

    đŸ”„ Ses principaux chantiers actuels et ses conseils pour se reconvertir.


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    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:02 Intro

    02:45 Le moment oĂč Vincent dĂ©cide de changer de carriĂšre

    04:21 Focus sur la formation DataBird

    06:40 Son arrivée chez Elevate, cabinet de conseil en data

    08:48 Ses principaux chantiers au quotidien

    10:43 Ce que la formation lui a apporté

    11:43 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ---


    📚 RESSOURCES


    La newsletter Blef de Christophe Blefari

    La chaĂźne Youtube de Luke Barousse


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    🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #118 - Reconversion | Des Ressources Humaines à Data Analyst spécialisée RH

    #103 - Reconversion | De Responsable Études de MarchĂ© Ă  Data Analyst

    #95 - Reconversion | De Journaliste Ă  Data Analyst

    #71 - Lancer sa carriĂšre data avec Kevin Rosamont Prombo


    ---


    đŸ’Ș VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?


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

    #124 - ManoMano : L’ex-Chief Product Officer partage sa Stratégie Data

    · DataGen

    Pierre Fournier est l’ancien Chief Product Officer de ManoMano, la licorne qui propose un site e-commerce spĂ©cialisĂ© dans le bricolage. Elle est prĂ©sente sur 6 marchĂ©s (France, Belgique, Espagne, Italie, Allemagne, Royaume-Uni), compte aujourd’hui plus de 5 000 marchands et 19 millions de rĂ©fĂ©rences.


    On aborde :

    đŸ”„ Les prĂ©mices de la data chez ManoMano au Marketing et au Produit,

    đŸ”„ Pourquoi il ne faut pas ĂȘtre trop data-driven lorsqu’on fait du Produit,

    đŸ”„ L’importance de dĂ©finir des mĂ©triques utilisateurs (versus business),

    đŸ”„ Ses plus gros challenges data : tracking, culture et collaboration Data x Produit.


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    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:12 Intro

    02:18 Pierre nous explique ses choix de carriĂšre

    04:04 Son point de vue sur les GAFAM

    06:03 Leur ADN data

    07:59 Être ou ne pas ĂȘtre trop data driven, telle est la question

    13:17 L’importance des mĂ©triques utilisateurs versus business

    22:08 La collaboration entre les Ă©quipes Data et Produit

    25:34 Ses plus gros challenges data

    28:07 Ses conseils aux Ă©quipes Data pour mieux collaborer avec le Produit

    30:39 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ---


    📚 RESSOURCES


    Data Strategy de Bernard Marr

    Statistics Done Wrong de Alex Reinhart

    Relevant Search de Doug Turnbull & John Berryman


    ---


    🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #97 - Contentsquare : Lancer l’équipe Product Analytics

    #53 - Pennylane : Utiliser la data en tant que Product Manager

    #44 - IbanFirst : Mieux collaborer avec l'Ă©quipe Produit

    #36 - Dashlane : Monter une Ă©quipe Product Analytics


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  • #123 - Starburst : AccĂ©lĂ©rer l’accĂšs au Data Lake et attaquer plusieurs sources en une requĂȘte

    #123 - Starburst : Accélérer l’accès au Data Lake et attaquer plusieurs sources en une requête

    · DataGen

    JĂ©rĂŽme Campo est Solution Architect chez Starburst, la licorne amĂ©ricaine valorisĂ©e 3 milliards de $ qui propose une solution qui permet de requĂȘter les Data Lake et de les fĂ©dĂ©rer avec d'autres sources, avec des grosses performances et avec des coĂ»ts trĂšs compĂ©titifs. Pas trĂšs connue du grand public, c'est pourtant la solution qui est dĂ©jĂ  utilisĂ©e par quasiment la moitiĂ© du CAC 40.


    On aborde :

    đŸ”„ Son parcours entre Microsoft, Google, Cloudera et Starburst

    đŸ”„ La technologie Open Source sous-jacente fondĂ©e en 2012 chez Facebook (aka Presto)

    đŸ”„ Les 2 usages de Starburst : accĂ©lĂ©rer l’accĂšs au Data Lake et attaquer plusieurs sources en une seule requĂȘte

    đŸ”„ OĂč se positionne l’outil dans la stack versus le Data Warehouse, Fivetran, dbt



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    Starburst, la solution qui permet de requĂȘter les Data Lake et de les fĂ©dĂ©rer avec d'autres sources.

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    Leur site : https://engage.starburst.io/fr

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    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:41 Intro

    03:34 À quoi sert Starburst ?

    05:07 1er usage : accĂ©lĂ©rer l’accĂšs au Data Lake (Hadoop)

    07:17 Illustration avec Crédit Mutuel Arkea

    09:59 2Ăšme usage : attaquer plusieurs sources avec une seule requĂȘte (multi-source / multi-cloud)

    12:51 Le positionnement de Starburst dans la Stack Data (Warehouse, Fivetran, dbt)

    14:37 Paysage concurrentiel

    15:55 La fonctionnalitĂ© de Starburst compatible avec l’approche Data Mesh

    18:32 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


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    📚 RESSOURCES


    Le LinkedIn de Zak Wilson

    Le User Group de Starburst


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    🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives

    #111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog

    #91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering


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

    #122 - 360Learning : Déployer un projet GenAI avec GPT-4

    · DataGen

    Marie Douriez est Machine Learning Engineer chez 360Learning, la plateforme qui permet aux entreprises de crĂ©er des formations et de piloter leur suivi par leurs collaborateurs. Avant ça, elle est passĂ©e par Netflix et Lyft, 2 boĂźtes amĂ©ricaines connues pour ĂȘtre extrĂȘmement data-driven. 360Learning compte prĂšs de 2000 clients en Europe et aux US. Ils sont 400 salariĂ©s dont 80 ingĂ©nieurs. Marie nous parle d’un projet GenAI qui permet Ă  leurs utilisateurs de crĂ©er des cours en quelques minutes qui est aujourd’hui live dans le produit.


    On aborde :

    đŸ”„ Son parcours et son passage Ă  San Francisco : Berkeley, Lyft, Netflix

    đŸ”„ Les grandes phases du projet GenAI et l’usage de GPT-4

    đŸ”„ Les challenges principaux : expĂ©rience utilisateur, personnalisation, mĂ©triques de succĂšs


    đŸ”„ L'Ă©volution du mĂ©tier de Machine Learning Engineer.


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    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:31 Intro

    05:14 Le projet GenAI développé par 360Learning

    10:22 Comment ils utilisent GPT-4

    12:38 Les derniÚres features développées

    17:22 L'évolution du métier de Machine Learning Engineer

    19:17 Les challenges principaux : XP utilisateur, personnalisation


    22:57 Le bilan

    24:14 Les next steps : nouveaux produits GenAI notamment pour améliorer l'XP cÎté élÚve

    25:12 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


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    📚 RESSOURCES


    - Data Driven 101, le podcast de Marc Sanselme

    - Les meetups Generative AI Paris


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    🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #117 - Eulidia : Tout comprendre sur les IA Génératives

    #110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

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


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

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

    · DataGen

    Natacha Njongwa Yepnga est Senior Data Scientist et est actuellement Consultante Ă  la SociĂ©tĂ© GĂ©nĂ©rale. Elle est surtout l’une des plus grandes influenceuses data en France avec +26 000 followers sur LinkedIn et +10 000 abonnĂ©s Ă  sa chaĂźne Youtube LeCoinStat. Elle y partage du contenu sur des sujets techniques ou des conseils de carriĂšre Ă  destination des profils data.


    On aborde :


    đŸ”„ Son parcours et ce qui la motive Ă  crĂ©er du contenu

    đŸ”„ Les diffĂ©rents mĂ©tiers data et les Ă©tudes Ă  suivre pour se former

    đŸ”„ Sa vision sur le mĂ©tier de Data Scientist : est-ce que le mĂ©tier est saturĂ© ?

    đŸ”„ Ses recommandations pour bien se prĂ©parer aux entretiens d’embauche.


    ---


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    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:40 Intro

    03:35 Quelles Ă©tudes pour travailler ou se reconvertir dans la data ?

    08:29 Les différents métiers de la data

    11:36 Est-ce que le métier de Data Scientist est saturé sur le marché aujourd'hui ?

    15:07 Vers quel type d'entreprise se diriger ?

    16:37 Comment préparer les entretiens d'embauche

    18:35 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ---


    📚 RESSOURCES


    StatQuest de Josh Starmer

    Machine Learnia de Guillaume Saint-Cirgue

    Cassie Kozyrkov

    Willis Nana

    Kevin Rosamont

    Benjamin Ejzenberg

    The Diary of a CEO de Steven Bartlett

    Linchpin de Seth Godin


    ---


    🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #71 - Lancer sa carriĂšre data

    #118 - Reconversion | De RH Ă  Data Analyst

    #103 - Reconversion | De Responsable Études à Data Analyst


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    đŸ’Ș VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?


    DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boßtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

    Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'Ă©quipe qu'il vous faut !

    👉 Nous rencontrer


    ---


    đŸ“č DECOUVREZ DATAGEN SUR YOUTUBE ici


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

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

    · DataGen

    Christophe Blefari est Senior Data Engineer et auteur de la cĂ©lĂšbre newsletter data française Blef.fr. Il est l’un des plus gros experts data en France et est d’ailleurs membre du collectif de freelances DataGen. Il revient nous parler des derniĂšres actualitĂ©s data, notamment du dĂ©bat qui Ă©chauffe les esprits ces derniĂšres semaines : est-ce la fin de la Modern Data Stack ?


    On aborde :


    đŸ”„ Pourquoi parle-t-on de la fin de la Modern Data Stack ?

    đŸ”„ Ce qu’on observe auprĂšs de l’écosystĂšme français

    đŸ”„ Le retour de Christophe sur la derniĂšre confĂ©rence DuckDB

    đŸ”„ La “Fast news” de Christophe : SDF, nouvelle alternative Ă  dbt ?


    ---


    đŸ’Ș VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?


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

    Vous avez un projet data ? On a l'Ă©quipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.

    👉 Rencontrez-nous ici.


    ---


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:27 Intro

    02:23 Pourquoi parle-t-on de la fin de la Modern Data Stack ?

    05:41 Retour sur l’adoption massive du concept de Modern Data Stack

    20:50 Zoom sur l’écosystĂšme Data Stack en France

    29:46 Nouveauté DuckDB : l'outil sort en version 1 à l'été 2024

    35:12 La Fast news de Blef : SDF, la nouvelle alternative de bdt


    ---


    📚 RESSOURCES


    - Fundamentals of Data Engineering de Joe Reis

    - Les replays du Data Council Ă  Austin 2024 ne sont pas encore sortis. Voici la chaĂźne YouTube

    - L’article sur SDF, l’alternative à dbt


    ---


    🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment

    #100 - On dĂ©crypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari 🎁

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

    #67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari (Aka Blef.fr)


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

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

    · DataGen

    🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (3-4 MIN) POUR TENTER DE GAGNER UNE MONTRE FITBIT : https://bit.ly/3uwlqNH 🎁


    Arnaud Grojean est Chief Data & Analytics Officer Europe chez Carrefour, le leader de la grande distribution en Europe. Ils sont aujourd’hui 150 au sein de l’Analytics Factory. Il est venu nous parler de son plus gros challenge : passer la data Ă  l’échelle via la crĂ©ation d’une Analytics Factory.


    On aborde :


    đŸ”„ Son parcours pour devenir Chief Data & Analytics Officer Europe

    đŸ”„ La phase Data Lab et le passage Ă  l’échelle avec l’Analytics Factory

    đŸ”„ L’approche adoptĂ©e et les objectifs de l’Analytics Factory

    đŸ”„ Les principaux challenges et les prochaines Ă©tapes.


    ---


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par DataGalaxy, le Data Catalog utilisé par plus de 150 clients dans le monde (Total, SNCF ou Bank of China aux US).

    👉 RĂ©servez une demo : https://bit.ly/3P0DQNA. 


    ---


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:44 Intro

    03:45 Le parcours d’Arnaud

    05:50 Prouver l’impact de la data (Data Lab)

    08:43 Scaler l’usage de la data (Analytics Factory)

    11:22 Deux use cases

    14:42 Les challenges rencontrĂ©s : prioriser les projets et s’adapter au marchĂ© 

    19:47 La data victime de son succĂšs chez Carrefour

    21:58 Les next steps : extension géographique, acculturation data et formations

    24:56 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ---


    📚 RESSOURCES


    Cassie Kozyrkov : son LinkedIn, sa chaĂźne YouTube et son Medium


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    🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #78 - Air France : Assurer l’adoption des produits data

    #84 - Veepee : Utiliser les Data Contracts pour scaler sa Data Platform

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


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  • #118 - Reconversion | Des Ressources Humaines Ă  Data Analyst spĂ©cialisĂ©e RH

    #118 - Reconversion | Des Ressources Humaines à Data Analyst spécialisée RH

    · DataGen

    Laura Chane Ching Ă©tait cheffe de projet RH chez Decathlon et s’est reconvertie vers un rĂŽle de Data Analyst spĂ©cialisĂ©e RH toujours chez Decathlon (aka People Analytics). 


    On aborde :


    đŸ”„ Son parcours et les facteurs qui l’ont poussĂ©e Ă  se reconvertir dans la data

    đŸ”„ Le choix de la formation DataBird et le soutien de Decathlon

    đŸ”„ La transition et ses chantiers au sein du dĂ©partement People Analytics

    đŸ”„ Ses conseils pour rĂ©ussir une reconversion en data.


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    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:51 Intro

    02:35 Qu’est-ce que le People Analytics ?

    04:49 Le déclic pour se reconvertir

    05:42 Pourquoi DataBird ?

    07:07 La transition vers son nouveau poste

    09:24 Ses nouvelles missions

    12:09 Les compĂ©tences acquises lors de la formation qu’elle utilise au quotidien

    13:08 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ---


    📚 RESSOURCE


    ChatGPT


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    🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #103 - Reconversion | De Responsable Études de MarchĂ© Ă  Data Analyst

    #71 - Lancer sa carriĂšre data avec Kevin Rosamont Prombo

    #60 - Décathlon : Implémenter une nouvelle stratégie Analytics


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  • #117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA GĂ©nĂ©ratives avec Benjamin Cohen-Lhyver

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

    · DataGen

    🎁 LIEN VERS LE FORMULAIRE A REMPLIR (3-4 MIN) POUR TENTER DE GAGNER UNE MONTRE FITBIT : https://bit.ly/3uwlqNH 🎁


    Benjamin Cohen-Lhyver est expert et docteur en Data Science & en IA, et également Chief Data Science Officer chez Eulidia, le cabinet de conseil et d'expertise technique spécialisé sur la data et l'IA.


    On aborde :


    đŸ”„ Les Ă©tapes d’un projet GenAI en entreprise : cadrage, sĂ©lection des modĂšles, industrialisation

    đŸ”„ Les diffĂ©rents types de modĂšles et leurs avantages : PropriĂ©taire, Open Source, OpenAI, Mistral, etc.

    đŸ”„ La dĂ©finition des concepts clĂ©s : transformers, RAG, “LLM as a judge”, etc.

    đŸ”„ Ses prĂ©visions pour le futur Ă  l’ùre de l’Intelligence Artificielle.


    ---


    ❀ PARTENAIRES


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    DataGalaxy, le Data Catalog utilisé par plus de 150 clients dans le monde (Total, SNCF ou Bank of China aux US).

    👉 RĂ©servez une demo : https://bit.ly/3P0DQNA


    Eulidia, le cabinet de conseil et d'expertise technique spécialisé sur la data et l'IA.

    👉 Contacter Benjamin sur LinkedIn https://www.linkedin.com/in/cohenlhyver/ ou par mail Ă  [email protected]


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    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:39 Intro

    03:06 Zoom sur les Transformers

    08:24 Cadrer un projet GenAI

    11:04 Comment choisir le bon LLM ?

    15:52 Que choisissent les boĂźtes aujourd’hui ? Open Source ou PropriĂ©taire ?

    18:59 Zoom sur Mistral

    20:35 Utiliser des LLM as a judge

    24:02 Industrialiser un projet GenAI

    26:51 Zoom sur les RAGs

    28:28 Les plus gros challenges des projets GenAI

    30:39 A quoi ressemblera le monde de demain ?

    33:52 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


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    📚 RESSOURCES


    Les subreddits LocalLLaMA, machinelearningnews et datascience

    La chaĂźne YouTube 3Blue1Brown


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    🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

    #89 - Therapixel : DĂ©tecter le cancer grĂące Ă  l’IA

    #122 - L’épisode 360Learning mentionnĂ© avec Benjamin sera publiĂ© le 13/04. Abonne-toi pour ne pas rater sa sortie !


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  • #116 - Fivetran : L’ETL pilier de la Modern Data Stack

    #116 - Fivetran : L’ETL pilier de la Modern Data Stack

    · DataGen

    Mabrouk Gadri est Senior Solution Engineer chez Fivetran, l’ETL moderne qui a Ă©tĂ© adoptĂ© par Ă©normĂ©ment de boites en France et dans le monde, aussi bien des startups que des grands groupes du CAC40.


    On aborde :

    đŸ”„ Ce qu’est un ETL Moderne et les diffĂ©rentes solutions du marchĂ©

    đŸ”„ Pourquoi les entreprises choisissent Fivetran ?

    đŸ”„ L’adoption croissante des ETL modernes par les grands groupes

    đŸ”„ Comment les IA GĂ©nĂ©ratives impactent ce marchĂ©.

    ---


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Fivetran

    👉 Lien vers leur site internet : https://bit.ly/3Tm34ax


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    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:55 Intro

    04:22 Qu’est-ce qu’un ETL moderne ?

    07:37 Qu’est-ce qui distingue Fivetran des autres solutions ?

    10:23 L’adoption croissante des ETL modernes par les grands groupes

    13:13 Quel est l’impact des IA gĂ©nĂ©ratives sur ce marchĂ© ?

    15:36 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ---


    📚 RESSOURCES


    - Le Medium Towards Data Science

    - Le LinkedIn de Mabrouk

    - Le LinkedIn de Bill Hillman

    - La chaĂźne Ternary Data de Joe Reis


    ---


    🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #112 - MyLight Systems : Migrer vers une Modern Data (& AI) Stack avec Databricks

    #14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'Ă©quipe data sur l'entreprise


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