Avsnitt

  • Ithier est Ă©tudiant Ă  Albert School, la nouvelle Ă©cole spĂ©cialisĂ©e sur la data et le business dans laquelle Xavier Niel a investi. Dans cet Ă©pisode, on fait avec Ithier une interview croisĂ©e pour dĂ©couvrir comment il voit la Data et comment sa gĂ©nĂ©ration se projette dans le secteur.


    On aborde :

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

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

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

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


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d'Ithier

    - L'Ă©cole Albert School


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:04 Intro

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

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

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

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

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


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

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

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


    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 DataBird


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  • Pierre Pessarossi est Lead Data Science chez Back Market, la licorne française qui propose une marketplace de produits reconditionnĂ©s. Il nous parle de leur stratĂ©gie GenAI.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:28 Intro

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

    04:55 La stratégie GenAI de Back Market

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

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

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

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

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


    ❀ 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 Pierre Pessarossi

    - La chaĂźne Youtube de Andrej Karpathy


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

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

    #127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative

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

    #110 - Back Market : Leur stratégie Data Science

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


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


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:31 Intro

    02:24 La Data Horror Story de Blef

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

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

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

    33:11 Les news de Blef


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    📚 RESSOURCES


    - Le Linkedin de Christophe Blefari

    - Le LinkedIn de Julien Hurault

    - Le Linkedin de Benoit Pimpaud et sa newsletter

    - La Forward Data Conférence

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


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

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

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

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

    #108 - Jellysmack : Adopter une approche Data Mesh

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

    #51 - Nickel : Rendre les équipes métier plus autonomes


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  • MickaĂ«l Kuentz est expert Data et IA et est Ă©galement Directeur Data chez KPC, le cabinet de conseil spĂ©cialisĂ© sur la data et l'IA qui connaĂźt une croissance fulgurante.


    On aborde :

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

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


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

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


    ❀ PARTENAIRE


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

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

    👉 Recevoir le manifesto avec les 5 piliers clĂ©s


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:55 Intro

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

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

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

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

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

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

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

    22:31 La question de la fin


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

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

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

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


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


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:29 Intro

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

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

    10:36 Le contexte qui a enclenché ce projet

    16:12 La stack GenAI mise en place

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

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

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

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


    ❀ PARTENAIRE


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


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d'AnaĂŻs Ghelfi

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

    - Lenny’s Podcast


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

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

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


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  • Tristan Mayer est CEO et co-fondateur de CastorDoc, une solution de Data Catalog utilisĂ©e aussi bien par des scaleups (IbanFirst, Vestiaire Collective) que par des grandes entreprises (Veolia, Deliveroo). Aujourd'hui, il nous parle de l'Ă©tat du marchĂ© des Data Catalogs et de leur Ă©volution vers des solutions de Self-Service Analytics, notamment depuis l'Ă©mergence des IA GĂ©nĂ©ratives.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:49 Intro

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

    06:24 Les grandes briques à la création de CastorDoc

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

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

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

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


    ❀ PARTENAIRE


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

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

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


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Tristan

    - La newsletter de Benn Stancil

    - Lien pour le Benchmark de CastorDoc


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

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

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


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


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


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:24 Intro

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

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

    09:30 Les plus gros challenges 

    10:40 La place des CDO dans l’organisation

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

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


    ❀ PARTENAIRE


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

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

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    🎁 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 ici


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d'Emeline

    - Le LinkedIn de Surajeet Ghosh


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #152 - CrĂ©dit Agricole : Leur stratĂ©gie Data (gouvernance, cas d’usage et GenAI)

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

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


    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


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


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


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:07 Intro

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

    09:13 2ùme pilier : l’organisation

    11:51 3Ăšme pilier : la tech

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

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

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

    19:09 Leurs prochaines Ă©tapes

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


    ❀ PARTENAIRE


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

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

    📆 Inscrivez-vous ici

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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Chafika Chettaoui

    - Leading Change de John P. Kutter


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #152 - CrĂ©dit Agricole : Leur stratĂ©gie Data (gouvernance, cas d’usage et GenAI)

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

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  • Enzo Rideau, expert Fabric (le nouvel outil de Microsoft) est Solution Leader Microsoft Analytics chez delaware, le cabinet de conseil leader sur les solutions Microsoft et SAP en France. Il a Ă©galement fondĂ© le podcast House of Fabric et partage rĂ©guliĂšrement du contenu sur LinkedIn (Ă  ses +10 000 abonnĂ©s).


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:48 Intro

    03:48 Pourquoi mettre en place une Modern Data Stack sur Microsoft Fabric ?

    05:07 Qu’est-ce que Microsoft Fabric ?

    07:54 #1 : Embarquer l’humain

    09:32 #2 : Etat des lieux technique

    12:10 #3 : Design de l’architecture

    13:26 #4 : Identifier les pain points

    15:07 #5 : Mise en place de la solution

    17:46 #6 : Livraison et accompagnement

    18:50 Les plus grosses difficultés dans la mise en place de Fabric

    21:55 Les conseils d’Enzo pour rĂ©ussir son implĂ©mentation

    23:14 La tendance #1 sur Fabric : le déploiement des GenAI dans toutes les fonctionnalités

    26:11 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ❀ PARTENAIRE


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

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


    📚 RESSOURCES


    -Le livre Microsoft Fabric : Le guide complet

    -Les meetups Club Fabric

    -Les événements de delaware


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production

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

    #75 - Microsoft : Fabric, l’alternative à la Modern Data Stack ?


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

    📚 DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici

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  • Romain Fays est Head of Analytics Engineering chez Doctolib, la licorne qui propose une plateforme de prise de rendez-vous avec des mĂ©decins et qui permet Ă©galement de faire de la tĂ©lĂ©consultation.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:12 Intro

    04:33 1er chantier : Se rĂ©organiser et intĂ©grer les Data Analysts dans l’équipe Analytics Engineering

    06:35 2Ăšme chantier : La migration vers dbt

    07:33 L’organigramme de Doctolib aujourd’hui

    09:31 La stack de Doctolib aujourd’hui

    11:11 Les outils de l’équipe Analytics Engineering

    13:42 Les challenges lorsqu’on lance une Ă©quipe Analytics Engineering

    17:04 Les Data Analysts Ă©taient contents de rejoindre l’équipe Analytics Engineering ? 

    21:32 Leur process Analytics Engineering dans le détail

    22:16 Les plus grosses difficultés rencontrées par Romain sur ces chantiers

    25:04 Les prochaines Ă©tapes de l’équipe

    26:12 La place de l’Analytics Engineering dans les projets GenAI

    29:42 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Qlik, le nouveau gĂ©ant de la data qui couvre toute la chaĂźne de l’ingestion Ă  la visualisation.

    👉 DĂ©couvrir l'Ă©pisode avec Charles

    👉 Contacter Charles sur LinkedIn ou par mail


    📚 RESSOURCES


    - La documentation de GitLab

    - Le LinkedIn de Romain


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

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

    #91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering

    #11 - Doctolib : Consommer la donnée avec modération sur Apple Podcasts


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

    📚 DĂ©couvrez le programme du bootcamp ici

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


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  • Cette rentrĂ©e annonce de nouveaux projets pour DataGen ! đŸ”„


    đŸ€© LES NEWS


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

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    #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. L’objectif est de consolider les informations et les insights qui sont dissĂ©minĂ©s dans les diffĂ©rents podcasts.

    đŸ‘‰ïž Les 100+ ressources des leaders data invitĂ©s sur DataGen (BlaBlaCar, Doctolib, DĂ©cathlon
) 📚

    đŸ‘‰ïž Les plus gros challenges des leaders data invitĂ©s sur DataGen (Airbnb, BlaBlaCar, Air France...) đŸ‹ïžâ€â™€ïž

    đŸ‘‰ïž Quels parcours ont les Head of Data des plus belles boites (BlaBlaCar, Pernod Ricard, Doctolib, Lydia...) ? 🎓


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  • Melvyn Peignon est Product Manager chez ClickHouse, le Data Warehouse en temps rĂ©el utilisĂ© par Netflix, Uber, Disney ou encore Contentsquare.


    On aborde :


    đŸ”„ Son parcours d’Elastic Search jusqu’au Produit chez ClickHouse

    đŸ”„ Pourquoi des entreprises migrent de BigQuery ou Snowflake vers ClickHouse

    đŸ”„ OĂč se positionne ClickHouse dans la Modern Data Stack

    đŸ”„ Les grandes tendances du marchĂ© (Iceberg, GenAI, sĂ©paration compute x compute).


    PARTENAIRE ❀


    Ce podcast est rendu possible par ClickHouse, le data warehouse en temps réel utilisé par Netflix, Uber, Disney ou encore Contentsquare.

    👉 Contacter Melvyn sur Linkedin ou dĂ©couvrir l’outil ici.


    📚 RESSOURCES


    Le linkedIn de Melvyn

    Les earning calls de Snowflake, d’Elasticsearch, de Crowstrike


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:55 Intro

    03:29 Qu’est-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 L’impact des GenAI sur ClickHouse

    23:58 Les prochaines étapes de ClickHouse (séparation compute x compute)

    26:00 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES 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


    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...).

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

    👉 Nous rencontrer : https://www.datageneration.co/


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  • 🚹 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 🚹


    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.


    🎬 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 d’usage business

    15:54 3Ăšme chantier clĂ© : adoption maĂźtrisĂ©e de l’IA 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...)


    ❀ PARTENAIRE


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


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

    📆 Inscrivez-vous ici

    🎁 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


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

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

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


    đŸ’Ș DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN 


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

    📚 DĂ©couvrez le programme du bootcamp

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


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


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  • 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. Aujourd’hui, on parle de la tendance de l’Analytics Engineering qui a explosĂ© et d’un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur ce sujet qu’on lance en collaboration.


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

    👉 DĂ©couvrir le programme de la formation


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:58 Intro

    03:13 L’historique entre DataGen et DataBird

    04:19 La genĂšse du bootcamp Analytics Engineering

    06:30 La tendance de l’Analytics Engineering

    09:25 Le lien entre l’Analytics Engineering et le Self-Service

    13:09 Comment l’Analytics 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 s’adresse le bootcamp ?

    28:45 Les modalités du bootcamp

    29:36 Les 3 Ă©pisodes que je recommande pour creuser le sujet


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES 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 l’Analytics 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 l’organisation de l'Ă©quipe Data Engineering et un Ă©pisode sur leur stratĂ©gie Data Science, aujourd’hui on parle d’un des plus gros chantiers de l’équipe Data de Back Market : leur recentralisation et la dĂ©finition d’une nouvelle vision.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:10 Intro

    02:16 Le rîle de Data Product Manager de Capucine (parcours, missions
)

    06:30 Le contexte avant la réorganisation des équipes Data

    10:02 À quoi ressemble l’organisation des Ă©quipes Data aujourd’hui

    15:33 Comment ça a permis de rĂ©soudre les problĂšmes (bottleneck, collaboration
)

    19:45 Les challenges autour de cette réorganisation

    22:36 La stack data

    24:48 Les next steps pour l’équipe Data

    25:45 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Qlik, le nouveau gĂ©ant de la data qui couvre toute la chaĂźne de l’ingestion Ă  la visualisation.


    👉 DĂ©couvrir l'Ă©pisode avec Charles

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


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Capucine

    - The weekly Digest

    - Les meetups Crafting Data

    - Les meetups Paris Data Ladies


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES 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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  • Benjamin Dubreu est aujourd’hui Lead Data Engineer en freelance. Il s’est 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.


    🎬 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 aujourd’hui ?

    29:11 La formation Data Upskilling de Benjamin

    31:55 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


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    📚 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


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES 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 qu’ils ont dĂ©jĂ  mis en production.


    On aborde :


    đŸ”„ La genĂšse des projets GenAI chez Ledger

    đŸ”„ Leurs projets GenAI “tactiques” : YouTube Analyser, Reddit Sentiment Analysis


    đŸ”„ Leurs projets GenAI “stratĂ©giques” : Customer Chatbot, GitHub Copilot et du “Ledger Assistant”

    đŸ”„ L’organisation pour dĂ©livrer et les plus gros challenges qu’ils rencontrent.


    ❀ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par DataBird, le bootcamp spécialisé sur la Data.

    👉 Lien vers leur site internet : https://bit.ly/47UthCv


    📚 RESSOURCES

    La plateforme d’Andrew Ng DeepLearning.AIle comparateur de LLMs Chatbot Arena

    🎬 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 “Ledger Assistant”

    22:39 L’orga 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)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #146 - L’OrĂ©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 l’ex-PremiĂšre ministre et constituĂ© de pontes du secteur tels que Yann LeCun, Arthur Mensch, Dr. Luc Julia, Anne Bouverot
. Ils ont formulĂ© des recommandations pour orienter la stratĂ©gie IA du gouvernement et faire de la France un leader de l’IA.


    On aborde :


    đŸ”„ La genĂšse de la Commission IA et du Plan IA

    đŸ”„ La revue des 6 recommandations clĂ©s (sensibilisation, investissement, puissance de calcul
)

    đŸ”„ Les dĂ©bats qui ont animĂ© les membres de la commission (ex : AI Act)

    đŸ”„ L’adoption du plan IA au sein du gouvernement.


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    📚 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


    🎬 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 l’épargne vers l’innovation, fonds “France & IA” de 10 Mds

    10:38 Reco #3 : faire de la France un pĂŽle majeur de la puissance de calcul

    18:58 Reco #4 : faciliter l’accĂšs aux donnĂ©es

    22:20 Reco #5 : assumer le principe d’une “exception IA” dans le secteur publique

    24:03 Reco #6 : promouvoir une gouvernance de l’IA

    25:31 Comment le consensus s’est-il fait au sein de la commission ?

    28:58 Aujourd’hui, comment ce plan est adoptĂ© par le gouvernement ?

    30:48 Les questions de la fin (ressources, conseils...)


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


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

    ‎#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA GĂ©nĂ©ratives

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


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  • Jean-Paul Paoli est Generative AI Business Transformation Director chez L’OrĂ©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 aujourd’hui nous offrir une masterclass sur la stratĂ©gie GenAI qu’il met en place.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:24 Intro

    01:43 Le contexte Data & IA chez L’OrĂ©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...)


    ❀ PARTENAIRE


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    👉 DĂ©couvrir l'Ă©pisode avec Charles

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


    📚 RESSOURCES


    - Suivre Benoit Raphael

    - Suivre Olivier Martinez

    - Suivre Gilles Guerraz

    - La newsletter One Useful Thing d’Ethan Mollick

    - Le podcast The Cognitive Revolution


    đŸ€© AUTRES ÉPISODES 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 l’écosystĂšme français (Blef.fr). Il est Ă©galement selon moi l’un des plus gros experts data en France. Aujourd’hui, on dĂ©crypte l’actu data ensemble.


    On aborde :


    đŸ”„ Les annonces clĂ©s des sommets Snowflake & Databricks (Iceberg, Polaris, Spark 4.0, Tabular
)

    đŸ”„ Qu’est-ce que la technologie Iceberg et pourquoi tout le monde en parle ?

    đŸ”„ Le positionnement de BigQuery en comparaison avec Snowflake et Databricks

    đŸ”„ 1 news : un mini LLM qui tourne dans un navigateur web.


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    📚 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


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:29 Intro

    01:39 Les sommets Snowflake & Databricks

    08:14 Les annonces clés de Snowflake

    10:27 L’impact 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


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