Avsnitt
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Cette rentrĂ©e annonce de nouveaux projets pour DataGen ! đ„
đ€© LES NEWS
#1 On lance un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur lâAnalytics Engineering en collaboration avec DataBird.
đ DĂ©couvrez le programme du bootcamp ici
đ DĂ©couvrez lâĂ©pisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird
#2 Le podcast a dépassé les 25K d'écoutes par mois et a intégré le top 3 des meilleurs podcasts en France dans la rubrique Technologie.
#3 On a lancĂ© un nouveau format sur la newsletter : les Ă©ditions spĂ©ciales. Lâobjectif est de consolider les informations et les insights qui sont dissĂ©minĂ©s dans les diffĂ©rents podcasts.
đïž Les 100+ ressources des leaders data invitĂ©s sur DataGen (BlaBlaCar, Doctolib, DĂ©cathlonâŠ) đ
đïž Les plus gros challenges des leaders data invitĂ©s sur DataGen (Airbnb, BlaBlaCar, Air France...) đïžââïž
đïž Quels parcours ont les Head of Data des plus belles boites (BlaBlaCar, Pernod Ricard, Doctolib, Lydia...) ? đ
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Melvyn Peignon est Product Manager chez ClickHouse, le Data Warehouse en temps réel utilisé par Netflix, Uber, Disney ou encore Contentsquare.
On aborde :
đ„ Son parcours dâElastic Search jusquâau Produit chez ClickHouse
đ„ Pourquoi des entreprises migrent de BigQuery ou Snowflake vers ClickHouse
đ„ OĂč se positionne ClickHouse dans la Modern Data Stack
đ„ Les grandes tendances du marchĂ© (Iceberg, GenAI, sĂ©paration compute x compute).
PARTENAIRE â€ïž
Ce podcast est rendu possible par ClickHouse, le data warehouse en temps réel utilisé par Netflix, Uber, Disney ou encore Contentsquare.
đ Contacter Melvyn sur Linkedin ou dĂ©couvrir lâoutil ici.
đ RESSOURCES
Le linkedIn de Melvyn
Les earning calls de Snowflake, dâElasticsearch, de Crowstrike
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:55 Intro
03:29 Quâest-ce que ClickHouse ?
10:23 Pourquoi des entreprises migrent de BigQuery ou Snowflake vers ClickHouse ?
14:58 OĂč se positionne ClickHouse dans la Modern Data Stack ?
17:52 Les grandes tendances du marché (Iceberg)
21:20 Lâimpact des GenAI sur ClickHouse
23:58 Les prochaines étapes de ClickHouse (séparation compute x compute)
26:00 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg
#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse
#128 - Le temps réel, grande tendance de 2024 avec Benjamin Djidi, CEO @Popsink
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DataGen a lancé 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 !
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đš 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 đš
Aldrick Zappellini est Chief Data Officer du groupe Crédit Agricole, la banque qui compte plus de 150 000 collaborateurs. Aldrick parle de ses plus gros challenges de ces derniÚres années, de ses projets et des prochaines étapes pour le département Data.
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:37 Intro
04:40 Leur 1er chantier clé : gouvernance & réglementation
10:20 2Ăšme chantier clĂ© : accĂ©lĂ©ration sur la crĂ©ation des cas dâusage business
15:54 3Ăšme chantier clĂ© : adoption maĂźtrisĂ©e de lâIA gĂ©nĂ©rative
25:05 Ses plus grosses difficultés : acculturation, recrutement et upskilling
28:15 Les prochaines Ă©tapes de la direction Data du groupe
32:27 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est réalisé en collaboration avec Big Data & AI Paris.
đ Retrouvez Aldrick Zappellini Ă lâĂ©vĂ©nement Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre 2024.
đ Inscrivez-vous ici
đ Tentez de gagner 1 pass pour 2 personnes en likant et en taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn qui concerne cet Ă©pisode
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#146 - LâOrĂ©al : Mettre en place une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)
#136 - Qonto : Scaler le dĂ©partement Data dâune licorne
đȘ DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On lance un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur lâAnalytics Engineering en collaboration avec DataBird.
đ DĂ©couvrez le programme du bootcamp
đ DĂ©couvrez lâĂ©pisode #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. đ
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Alexandre Miny de Tornaco est le co-fondateur de DataBird, le bootcamp spĂ©cialisĂ© sur la data, qui a formĂ© plus de 4000 personnes en 4 ans. Ils ont lancĂ© des bootcamps spĂ©cialisĂ©s sur la Data Analyse, la Data Science et le Data Engineering. Aujourdâhui, on parle de la tendance de lâAnalytics Engineering qui a explosĂ© et dâun bootcamp spĂ©cialisĂ© sur ce sujet quâon lance en collaboration.
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:58 Intro
03:13 Lâhistorique entre DataGen et DataBird
04:19 La genĂšse du bootcamp Analytics Engineering
06:30 La tendance de lâAnalytics Engineering
09:25 Le lien entre lâAnalytics Engineering et le Self-Service
13:09 Comment lâAnalytics Engineering se traduit chez Aircall, Back Market et Doctolib
17:50 Le détail du bootcamp Analytics Engineering
24:31 Une semaine type
25:26 A qui sâadresse le bootcamp ?
28:45 Les modalités du bootcamp
29:36 Les 3 Ă©pisodes que je recommande pour creuser le sujet
DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. đ
đ DĂ©couvrir le programme de la formation
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#99 - Masterclass | Lancer une Data Academy avec Alexandre Miny de Tornaco
#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
#26 - Swile : IntĂ©grer lâAnalytics Engineering dans son organisation Data
#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'Ă©quipe data sur l'entreprise
#8 - Databird : Former des data analysts en 8 semaines
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Capucine Claude est Data Product Lead chez Back Market, la marketplace de produits reconditionnĂ©s. AprĂšs un Ă©pisode sur lâorganisation de l'Ă©quipe Data Engineering et un Ă©pisode sur leur stratĂ©gie Data Science, aujourdâhui on parle dâun des plus gros chantiers de lâĂ©quipe Data de Back Market : leur recentralisation et la dĂ©finition dâune nouvelle vision.
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:10 Intro
02:16 Le rĂŽle de Data Product Manager de Capucine (parcours, missionsâŠ)
06:30 Le contexte avant la réorganisation des équipes Data
10:02 Ă quoi ressemble lâorganisation des Ă©quipes Data aujourdâhui
15:33 Comment ça a permis de rĂ©soudre les problĂšmes (bottleneck, collaborationâŠ)
19:45 Les challenges autour de cette réorganisation
22:36 La stack data
24:48 Les next steps pour lâĂ©quipe Data
25:45 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
â€ïž PARTENAIRE
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đ DĂ©couvrir l'Ă©pisode avec Charles
đ Contacter Charles sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Capucine
- The weekly Digest
- Les meetups Crafting Data
- Les meetups Paris Data Ladies
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science
#94 - CybelAngel : Implémenter une stratégie de Data Gouvernance en 5 piliers
#63 - Back Market : Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier
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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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Benjamin Dubreu est aujourdâhui Lead Data Engineer en freelance. Il sâest reconverti dans la data il y a 6 ans suite Ă une thĂšse en Sciences Politiques. Depuis, il a travaillĂ© pour des grands groupes (BNP Paribas, TotalEnergies) et des scaleups. En parallĂšle, il crĂ©e du contenu data avec beaucoup de succĂšs (58 000 abonnĂ©s sur LinkedIn) et a lancĂ© une formation Ă la data pour progresser notamment sur des sujets techniques comme le Data Engineering.
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:00 Intro
01:50 Le parcours de Benjamin
07:39 La comparaison du salaire en CDI versus en freelance
11:50 Pourquoi passer de Data Scientist Ă Data Engineer ?
16:02 La priorité : travailler ses fondamentaux
19:30 L'impact des IA génératives sur les métiers data
23:37 Comment s'insĂ©rer sur le marchĂ© en tant que freelance aujourdâhui ?
29:11 La formation Data Upskilling de Benjamin
31:55 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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đ RESSOURCES
- Le Linkedin de :
Benjamin DubreuDamien BenvenisteZach WilsonAndrew Ng- La formation Data Upskilling de Benjamin (Les modalités de la formation de Benjamin ont évolué suite à une forte demande.)
- La newsletter sur le freelancing de Benjamin
- Le livre So Good They Can't Ignore You de Cal Newport
- Le livre The Art of Learning de Josh Waitzkin
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux
#121 - Lancer sa carriĂšre en Data Science avec Natacha Njongwa Yepnga
#71 - Lancer sa carriĂšre data avec Kevin Rosamont Prombo
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Michael Benisti est Head of Data & AI chez Ledger, la licorne leader mondial de la sĂ©curisation des cryptomonnaies. AprĂšs un Ă©pisode sur leur stack et leur orga (Ă©pisode #50), Michael revient prĂ©senter sa stratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives et 6 projets quâils ont dĂ©jĂ mis en production.
On aborde :
đ„ La genĂšse des projets GenAI chez Ledger
đ„ Leurs projets GenAI âtactiquesâ : YouTube Analyser, Reddit Sentiment AnalysisâŠ
đ„ Leurs projets GenAI âstratĂ©giquesâ : Customer Chatbot, GitHub Copilot et du âLedger Assistantâ
đ„ Lâorganisation pour dĂ©livrer et les plus gros challenges quâils rencontrent.
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par DataBird, le bootcamp spécialisé sur la Data.
đ Lien vers leur site internet : https://bit.ly/47UthCv
đ RESSOURCES
La plateforme dâAndrew Ng DeepLearning.AIle comparateur de LLMs Chatbot ArenađŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:30 Intro
03:08 La genĂšse des projets GenAI chez Ledger
04:28 Le projet YouTube Analyser
06:58 Le projet Reddit Sentiment Analysis
09:22 Le projet Catalog Position Tracker
11:19 Le chatbot Ă destination des clients
15:01 Le déploiement de GitHub Copilot
18:05 Le projet âLedger Assistantâ
22:39 Lâorga pour dĂ©livrer les projets
23:30 Leurs plus gros challenges sur ces projets GenAI
26:48 Les prochaines Ă©tapes de Ledger en GenAI
27:24 Les questions de la fin (ressources GenAI)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#146 - LâOrĂ©al : Mettre en place une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives
#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité
#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne
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Arno Amabile est le Rapporteur GĂ©nĂ©ral de la Commission IA instaurĂ©e par lâex-PremiĂšre ministre et constituĂ© de pontes du secteur tels que Yann LeCun, Arthur Mensch, Dr. Luc Julia, Anne BouverotâŠ. Ils ont formulĂ© des recommandations pour orienter la stratĂ©gie IA du gouvernement et faire de la France un leader de lâIA.
On aborde :
đ„ La genĂšse de la Commission IA et du Plan IA
đ„ La revue des 6 recommandations clĂ©s (sensibilisation, investissement, puissance de calculâŠ)
đ„ Les dĂ©bats qui ont animĂ© les membres de la commission (ex : AI Act)
đ„ Lâadoption du plan IA au sein du gouvernement.
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Arno : https://www.linkedin.com/in/amabile-arno/?originalSubdomain=fr
- La newsletter de Benedict Evans : https://www.ben-evans.com/newsletter
- Le podcast américain The Ezra Klein Show : https://podcasts.apple.com/us/podcast/the-ezra-klein-show/id1548604447
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:58 Intro
03:35 Reco #1 : un plan de sensibilisation et de formation de la nation
06:31 Reco #2 : rĂ©orienter lâĂ©pargne vers lâinnovation, fonds âFrance & IAâ de 10 Mds
10:38 Reco #3 : faire de la France un pĂŽle majeur de la puissance de calcul
18:58 Reco #4 : faciliter lâaccĂšs aux donnĂ©es
22:20 Reco #5 : assumer le principe dâune âexception IAâ dans le secteur publique
24:03 Reco #6 : promouvoir une gouvernance de lâIA
25:31 Comment le consensus sâest-il fait au sein de la commission ?
28:58 Aujourdâhui, comment ce plan est adoptĂ© par le gouvernement ?
30:48 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
â#140 - Chief Data & AI Officer au Service du Premier Ministre
â#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA GĂ©nĂ©ratives
ââ#46 : Gouvernement : Monter la cellule data de l'ĂlysĂ©e
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Jean-Paul Paoli est Generative AI Business Transformation Director chez LâOrĂ©al, le leader mondial du secteur de la beautĂ© qui emploie 86 000 personnes dans 150 pays au travers de 36 marques internationales. Jean-Paul est venu aujourdâhui nous offrir une masterclass sur la stratĂ©gie GenAI quâil met en place.
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:24 Intro
01:43 Le contexte Data & IA chez LâOrĂ©al
04:04 Le parcours de Jean-Paul
06:08 Les prémices de la stratégie GenAI chez L'Oréal
08:48 La mise en place de cette stratégie
13:17 Use case #1 : la production de contenu marketing
18:10 Use case #2 : Beauty Genius, le conseiller de beauté virtuelle
21:42 Focus sur la partie Tech
30:01 Les principales difficultés de Jean-Paul
33:06 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
â€ïž PARTENAIRE
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đ RESSOURCES
- Suivre Benoit Raphael
- Suivre Olivier Martinez
- Suivre Gilles Guerraz
- La newsletter One Useful Thing dâEthan Mollick
- Le podcast The Cognitive Revolution
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#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
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Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de lâĂ©cosystĂšme français (Blef.fr). Il est Ă©galement selon moi lâun des plus gros experts data en France. Aujourdâhui, on dĂ©crypte lâactu data ensemble.
On aborde :
đ„ Les annonces clĂ©s des sommets Snowflake & Databricks (Iceberg, Polaris, Spark 4.0, TabularâŠ)
đ„ Quâest-ce que la technologie Iceberg et pourquoi tout le monde en parle ?
đ„ Le positionnement de BigQuery en comparaison avec Snowflake et Databricks
đ„ 1 news : un mini LLM qui tourne dans un navigateur web.
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Christophe
- La newsletter de Blef
- La conférence Forward Data avec Blef
- L'article sur les hallucinations
- Le post de Thomas Wolf sur le mini LLM qui tourne dans un navigateur web
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:29 Intro
01:39 Les sommets Snowflake & Databricks
08:14 Les annonces clés de Snowflake
10:27 Lâimpact pour des Ă©quipes data
13:15 Les annonces clés de Databricks
16:23 Zoom sur la techno Iceberg
21:14 Le positionnement de BigQuery vs Snowflake et Databricks
23:32 La news : un mini LLM qui tourne dans un navigateur web
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse
#139 - Google Cloud : Les 3 tendances data & IA de 2024
#120 - La fin de la Modern Data Stack ? Avec Blef
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Charlotte Ledoux est une experte Data Gouvernance et également une créatrice de contenu sur LinkedIn à succÚs (+20K abonnés). Elle est venue nous faire une masterclass sur son sujet de prédilection : la Data Gouvernance.
On aborde :
đ„ Quâest-ce que la Data Gouvernance ?
đ„ La mĂ©thodologie de Charlotte en 3 Ă©tapes : Ă©tat des lieux, âbuy inâ, 1Ăšres bataillesâŠ
đ„ Les grosses difficultĂ©s liĂ©es Ă la Data Gouvernance
đ„ Lâimpact des GenAI sur les projets de Data Gouvernance.
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đ Rencontrez-nous ici.
đ RESSOURCES
Son LinkedIn
Son ebook
Sa newsletter
Le compte LinkedIn de Modern Data 101
La chaĂźne YouTube The Data Governance Coach
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:21 Intro
06:05 Quâest-ce que la Data Gouvernance ?
07:41 La mĂ©thodologie de Charlotte : Ă©tape 1/ LâĂ©tat des lieux
10:10 Etape 2/ Obtenir le buy-in
13:31 Etape 3/ Lancement opérationnel
25:24 Les grosses difficultés liées à la Data Gouvernance
28:12 Lâimpact des GenAI sur la Data Gouvernance
32:12 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
đŹđ§ #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data
#111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog
#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh
#94 - CybelAngel : Implémenter une stratégie de Data Gouvernance en 5 piliers
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Matthieu Rousseau, expert en Data Engineering et DataOps, a fondé Modeo, un cabinet de conseil spécialisé sur la Modern Data Stack et le DataOps qui travaille avec des Grands Groupes et des Startups.
On aborde :
đ„ La dĂ©finition du DataOps et la diffĂ©rence avec le Data Engineering
đ„ Ă quel type de boĂźte peut bĂ©nĂ©ficier une Ă©quipe DataOps
đ„ Comment mettre en place une approche DataOps en 5 piliers
đ„ Les avantages et les difficultĂ©s lorsquâon met en place une approche DataOps.
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Modeo, le cabinet de conseil spécialisé sur la Modern Data Stack et le DataOps qui travaille avec des Grands Groupes et des Startups.
đ Contacter Matthieu sur LinkedIn ou par mail Ă [email protected]
đ RESSOURCES
- Les articles de Modeo et notamment Construire son équipe et sa stratégie DataOps en 2024
- Le blog de DataKitchen
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:48 Intro
01:39 Quâest-ce que le DataOps ?
02:28 Quelle est la différence entre le DataOps et le Data Engineering ?
03:40 Quels types de boĂźtes peuvent mettre en place une Ă©quipe DataOps ?
06:29 Comment mettre en place une approche DataOps ?
09:39 La redéfinition du rÎle de Data Engineer
14:32 La timeline pour mettre en place une approche DataOps
16:53 Les avantages de cette approche
18:11 Les principaux challenges
20:24 Les tendances observées par Matthieu
22:12 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#142 - Brevo : Structurer lâĂ©quipe Data dâun centaure
#92 - Saagie : Mettre en place une approche DataOps
#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau
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Bilal Baltagi est Data Director chez Brevo (ex-Sendinblue), la plateforme de marketing automation qui permet notamment dâorchestrer ses campagnes d'emailing ou de SMS. La scaleup a acquis le statut de âcentaureâ aprĂšs avoir dĂ©passĂ© les 100 millions dâeuros de revenus annuels.
On aborde :
đ„ Le parcours de Bilal et le contexte Ă son arrivĂ©e chez Brevo,
đ„ Lâorganisation de l'Ă©quipe, la stack et les projets de Data Science,
đ„ La crĂ©ation rĂ©cente dâune Ă©quipe DataOps,
đ„ Ses plus gros challenges et les prochaines Ă©tapes (ex : semantic layer)
PARTENAIRE â€ïž
Ce podcast est rendu possible par DataBird, le bootcamp spécialisé sur la Data.
đ RESSOURCES
- La newsletter Blef
- Medium
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:23 Intro
05:29 Le contexte en arrivant chez Brevo
07:12 Lâapproche de Bilal pour structurer ses chantiers
10:02 La stack chez Brevo
12:55 Exemple de projet Data Science
15:04 Ses plus gros challenges
18:13 Lâorga de l'Ă©quipe Data
21:15 Le DataOps chez Brevo
24:50 Les prochaines Ă©tapes pour l'Ă©quipe Data
27:43 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#126 - Comment lâex-Head of Data de Lydia monte le dĂ©partement Data chez May
#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science
#92 - Saagie : Mettre en place une approche DataOps
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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.
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Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de lâĂ©cosystĂšme français (Blef.fr) et membre du Collectif DataGen. Il est Ă©galement selon moi lâun des plus gros experts data en France. Aujourdâhui, on dĂ©crypte lâactu data ensemble.
On aborde :
đ„ Lâimpact de la GenAI sur le Self-Service
đ„ Le Concept de Metric Tree
đ„ Comment progresser en tant que Data Engineer
đ„ Le Real-Time Data Warehouse ClickHouse.
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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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đ RESSOURCES
La confĂ©rence dâAbhi Sivasailam
Le Data Council 2024
La Newsletter Everything is still BI de Benn Stancil
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:07 Intro
02:04 Text to insights : lâextension du self-service grĂące Ă lâIA
03:38 Dans les faits, est-ce que les boĂźtes lâutilisent ?
06:07 Le concept du Metric Tree
12:08 Comment se challenger au quotidien en tant que Data Engineer ?
20:24 Son point de vue sur ClickHouse
27:58 Les news de Blef : le talk Abhi Sivasailam & lâarticle âEverything is still BIâ de Ben Stancil
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#133 - Devenir Data Engineer aux US ou au Canada et gagner 250K$/an avec Willis Nana
#128 - Le temps réel, grande tendance de 2024 avec Benjamin Djidi, CEO @Popsink
#100 - On dĂ©crypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr) đ
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Laure Luchesi est lâex-Directrice dâEtalab, le service rattachĂ© au Premier ministre qui coordonne les projets Data & IA de l'Ătat.
On aborde :
đ„ Ses 3 chantiers principaux : open data, Ă©change de donnĂ©es entre administrations et Lab Data & IA
đ„ Une 10aine de projets : COVID tracker, APIsation du revenu fiscal de rĂ©fĂ©rence, identification de dĂ©charges sauvages Ă partir dâimages satellitesâŠ
đ„ L'impact du rapport de CĂ©dric Villani sur cette accĂ©lĂ©ration Data & IA
đ„ Ses plus gros challenges et les solutions adoptĂ©es : lâacculturation et lâinitiative des hackathons ou le recrutement et le programme âentrepreneur dâintĂ©rĂȘt gĂ©nĂ©ralâ
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Qlik, le nouveau gĂ©ant de la data qui couvre toute la chaĂźne de lâingestion Ă la visualisation.
đ DĂ©couvrir l'Ă©pisode Qlik : Racheter Talend et devenir un gĂ©ant de la Data
đ Contacter Charles sur LinkedIn ou Ă [email protected]
đ RESSOURCES
Son programme Give & TechLa BD Etalab - 10 ans de DatađŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:21 Intro
04:15 1er chantier : Open Data
09:04 2e chantier : Ăchange de donnĂ©es entre administrations
14:07 3e chantier : Laboratoire Data & IA
17:08 L'impact du rapport de CĂ©dric Villani
19:30 Lâorganisation des Ă©quipes Data
23:07 Les plus gros challenges (acculturation, recrutement)
28:41 Son aventure dans l'entrepreneuriat
30:45 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#135 - Qlik : Racheter Talend et devenir un géant de la Data
#46 : Gouvernement : Monter la cellule data de l'ĂlysĂ©e
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DataGen, c'est aussi un collectif de freelances data issus des plus belles boßtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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Vincent Le Roy est expert Data Analytics et IA chez Google Cloud, il nous parle des 3 plus grandes tendances data quâil observe sur le marchĂ© et câest trĂšs intĂ©ressant d'avoir son prisme qui est celui Ă fortiori de Google Cloud.
On aborde :
đ„ Tendance #1 : la convergence vers une plateforme Data & IA unifiĂ©e
đ„ Tendance #2 : âEnglish is the new SQLâ
đ„ Tendance #3 : Lâadoption des LLMs en entreprise
đ„ La structure de lâĂ©cosystĂšme Google Cloud et quelques news
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Google Cloud.
đ Contacter Vincent sur LinkedIn ou par mail Ă [email protected]
đ RESSOURCES
Le LinkedIn de Christophe BlefariData Engineering PodcastLe podcast vidĂ©o Carcast de Bruno AzizaLa plateforme Google Cloud Skills BoostđŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:49 Intro
01:23 Tendance #1 : la convergence vers une plateforme Data & IA unifiée
04:09 Ses conseils pour migrer vers un lakehouse
05:51 Zoom sur les nouvelles fonctionnalités de BigQuery
08:16 Tendance #2 : âEnglish is the new SQLâ
10:38 Ses conseils aux leaders data pour accélérer sur ce sujet
12:32 Zoom sur les nouvelles solutions Google Cloud
16:27 Tendance #3 : Lâadoption des LLMs en entreprise
19:20 Les 2 grands cas dâusage observĂ©s par Vincent
23:55 Panorama de la suite GenAI de Google Cloud
26:26 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#141 - On décrypte avec Blef : GenAI & Self-Service, Metric Tree, ClickHouse
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie GenAI
#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les GenAI
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Antoine Sauvage est CTO chez Ovrsea, la scale up qui propose un service de transport de conteneurs pour les entreprises. Cet Ă©pisode suit celui rĂ©alisĂ© avec Juliette, ex-Head of Data dâOvrsea, qui mâavait impressionnĂ© avec son approche du Self-Service. Aujourdâhui, on aborde leur stratĂ©gie GenAI.
On aborde :
đ„ Comment ChatGPT a rĂ©volutionnĂ© leur mĂ©tier et lâindustrie
đ„ Leurs premiers cas dâusage GenAI et leurs difficultĂ©s sur ces projets
đ„ Leur stack et lâorga des Ă©quipes sur les projets GenAI
đ„ Lâimpact de la GenAI sur le marchĂ© des Software Engineers et des Data Scientists.
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đ RESSOURCE
Accelerate: The Science Behind Devops de Nicole Forsgren
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:03 Intro
02:59 La genĂšse de lâIA chez Ovrsea
07:44 Leurs premiers cas dâusage GenAI
12:17 Leur stack tech & data
13:42 Lâorga des Ă©quipes sur les projets GenAI
17:26 Les plus grosses difficultés rencontrées sur ces projets
20:03 Utiliser ChatGPT et le no code pour gagner 50% de productivité
23:05 Les prochaines étapes cÎté GenAI
27:42 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives avec Benjamin Cohen-Lhyver
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
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BenoĂźt de La Porte est un expert de la formation et CEO dâOn Train, lâagence spĂ©cialisĂ©e dans la formation sur-mesure sur les sujets tech, data et IA.
On aborde :
đ„ La spĂ©cificitĂ© du sujet IA GĂ©nĂ©ratives versus Data par rapport Ă la formation
đ„ Comment construire un programme de formation IA GĂ©nĂ©ratives (phases, formats, timelinesâŠ)
đ„ Des illustrations : Ă©vĂ©nements, hackathons, use cases, intervenants pertinentsâŠ
đ„ Les principaux challenges et ses conseils aux leaders qui veulent former leurs collaborateurs.
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par On Train
đ Contactez BenoĂźt si vous souhaitez vous faire accompagner pour former vos collaborateurs aux IA GĂ©nĂ©ratives :
- Par mail Ă [email protected]
- Sur LinkedIn
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:48 Intro
02:31 Pourquoi former ses collaborateurs aux IA Génératives ?
03:39 Une initiative qui part souvent du COMEX et qui facilite la mise en place de la formation
06:04 Construire un programme de formation : audience, format, contenu
07:33 Les grandes phases dâun programme de formation IA GĂ©nĂ©ratives
13:48 Illustration pour une équipe Comptabilité
18:35 Les timelines dâun programme de formation
19:14 Les principaux challenges
20:13 Ses conseils pour lancer un programme de formation
23:11 Les moyennes de marché en termes de budget
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives
#105 - Déployer une stratégie IA Générative avec Mick Levy
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JĂ©rĂ©mie Jakubowicz est VP Data chez Qonto, la banque 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 aujourdâhui 1 500 collaborateurs et 450 000 clients en Europe.
On aborde :
đ„ Le parcours de JĂ©rĂ©mie, de chercheur Ă VP Data
đ„ Lâorganisation de lâĂ©quipe Data : BI, Data Science, Data Product & Platform
đ„ Ses principaux chantiers : recrutement, Ă©quipe Data Science, Data Platform, Data ContractsâŠ
đ„ Lâutilisation de la GenAI chez Qonto.
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Qlik.
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đ S'inscrire Ă lâAI Reality Tour organisĂ© par Qlik Ă Paris le 2 juillet 2024 ici
đ RESSOURCE
L'article sur Llama 2 de Meta
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:25 Intro
02:31 Présentation de Qonto
04:10 Le parcours de Jérémie
07:50 Ses plus gros chantiers
14:06 Lâorganisation data chez Qonto
19:28 Ses principaux challenges passés
25:36 Ses principaux challenges actuels et futurs
30:58 La GenAI chez Qonto
33:16 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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#127 - Doctolib : Déployer une stratégie GenAI
#47 - Airbnb : Rapprocher Data et Design
#26 - Swile : IntĂ©grer lâAnalytics Engineering dans son organisation Data
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Charles Clément est expert data intégration chez Qlik, le nouveau géant de la data qui a récemment racheté Talend.
On aborde :
đ„ La vision derriĂšre le rachat de Talend
đ„ Les avantages pour la communautĂ© : un seul interlocuteur, Ă©cosystĂšme unifiĂ©âŠ
đ„ Les âkiller featuresâ de Qlik sur lâIntĂ©gration et lâAnalytics
đ„ Lâavis de Charles sur la Modern Data Stack et lâimpact des GenIA sur Qlik.
â€ïž PARTENAIRE
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đ RESSOURCES
- Le podcast de Pauline Laigneau
- La VallĂ©e du Silicium dâAlain Damasio
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:52 Intro
03:58 Le rachat et les avantages pour la communautĂ© : un seul interlocuteur, un Ă©cosystĂšme unifiĂ©âŠ
05:50 Les âkiller featuresâ de Qlik sur lâAnalytics et lâIntĂ©gration
08:57 Lâavis de Charles sur la tendance de la Modern Data Stack
12:30 Lâimpact des IA GĂ©nĂ©ratives chez Qlik
19:03 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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#130 - Comment lâex-Head of Data Science & Analytics de Veepee structure le dĂ©partement Data de chez Choose
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
#85 - Masterclass | Comprendre la Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau
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