Avsnitt
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Dany Srage est Lead Data chez Defacto, la startup FinTech qui propose des prêts aux PME. Dans cet épisode, il nous parle de leurs projets de Data Science.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:26 Intro et son parcours (ex-Amazon, ex-BlaBlaCar)
03:34 Le contexte Data Science chez Defacto
05:29 Les 3 étapes de la mise en place des projets Data Science
15:05 Leurs plus gros challenges Data Science
16:26 La stack data de Defacto
18:58 Leur processus de recrutement
21:01 L’organisation de l’équipe Data
22:19 Les prochaines étapes
24:24 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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👉 Découvrir l'épisode avec Mickaël : #160 - Masterclass | Mettre en place un Data Office 4.0 avec Mickaël Kuentz
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👉 Recevoir le manifesto avec les 5 piliers clés
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Dany Srage
- Le podcast Génération do it yourself
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité
#122 - 360Learning : Déployer un projet GenAI avec GPT-4
#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science
#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
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🎙 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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Frédéric Forest est Directeur Général et cofondateur de Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé sur Databricks et Microsoft.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:34 Intro
02:22 Dans quel(s) contexte(s) les entreprises mettent en place Databricks ?
04:53 Quel type de stack peut-on mettre en place avec Databricks ?
09:13 Les inconvénients et les avantages de Databricks
15:56 Les conseils de Frédéric pour mettre en place Databricks
17:13 Une tendance clé du marché : la coopétition entre Databricks et Microsoft
20:54 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Frédéric Forest
- Le livre Spark: The Definitive Guide: Big Data Processing Made Simple de Bill Chambers et Matei Zaharia
- Le livre The Data Warehouse Toolkit de Ralph Kimball et Margy Ross
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg
#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA
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Saknas det avsnitt?
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Adrien Vesteghem est AI Program Director chez BNP Paribas, la banque leader mondial que tout le monde connaît. Aujourd'hui, il va nous parler de son plus gros challenge de ces dernières cette année, à savoir lancer le programme IA de la BNP.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:25 Intro
05:18 Le contexte autour de la mise en place du programme IA
07:44 La structure du programme IA (la vision, les projets…)
12:00 Les plus gros challenges : créer de la confiance, structurer les équipes…
14:17 Les prochaines étapes pour Adrien et son équipe
19:30 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Adrien Vesteghem
- Le roman Fondation d'Isaac Asimov
- Le livre Gödel, Escher, Bach de D. Hofstadter
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#152 - Crédit Agricole : Leur stratégie data (gouvernance, cas d’usage et IA génératives)
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
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🚨 🎁 Tentez de gagner 1 pass VIP pour l'événement AI For Sport pour 2 personnes en likant et en taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn ici 🚨
Adrien Sedeaud est Deputy Director à l’institut National du Sport, de l’Expertise et de la Performance. C’est l’institut qui a accompagné les athlètes lors des JO avec des analyses et des outils qui se basent sur la data et l’IA.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:45 Intro
03:55 Les gros chantiers data dans le cadre des JO
17:47 Les use cases : estimer les potentiels, détecter les risques de blessures…
21:22 Le plus gros challenge : ancrer une culture data dans le monde du sport
25:15 Les dernières questions (recommandations, conseils…)
❤️ PARTENAIRE
Ce podcast est réalisé en collaboration avec AI For Sports by Artefact.
👉 Retrouvez Adrien Sedeaud à l’événement AI For Sports by Artefact à Paris le 20 novembre 2024.
🎁 Tentez de gagner 1 pass VIP pour 2 personnes en likant et en taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn ici
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Adrien et son livre Gagner avec les données
- EGOals de M. Buchheit et G. Perry
- The Pudding
- Black Box Thinking de M. Syed
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#140 - Chief Data & AI Officer au Service du Premier Ministre
#147 - Comment faire de la France un leader de l’IA ?
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Ithier est étudiant à Albert School, la nouvelle école spécialisée sur la data et le business dans laquelle Xavier Niel a investi. Dans cet épisode, on fait avec Ithier une interview croisée pour découvrir comment il voit la Data et comment sa génération se projette dans le secteur.
On aborde :
🔥 Pourquoi il a décidé de ne pas suivre la voie classique (prépa ou écoles post-bac établies)
🔥 Comment les étudiants utilisent ChatGPT au quotidien ?
🔥 Les jobs et les secteurs convoités par la GenZ
🔥 Est-ce que le conseil est une bonne option pour démarrer sa carrière ?
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Ithier
- L'école Albert School
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:04 Intro
02:31 La voie “classique” (commerce ou ingé), trop boring ?
08:05 L’utilisation de ChatGPT par les étudiants
10:41 L’impact des GenAI sur les métiers 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 démarrer sa carrière ?
🤩 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 carrière en Data Science avec Natacha Njongwa Yepnga
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Pierre Pessarossi est Lead Data Science chez Back Market, la licorne française qui propose une marketplace de produits reconditionnés. Il nous parle de leur stratégie GenAI.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:28 Intro
03:30 La genèse de la stratégie GenAI de Back Market
04:55 La stratégie GenAI de Back Market
11:11 L’organisation des équipes Data pour les projets GenAI (répartition, 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 étapes pour l’équipe Data Science & lA chez Back Market
25:19 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Pierre Pessarossi
- La chaîne Youtube de Andrej Karpathy
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratégie 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 : Réorganiser son équipe Data Engineering par domaine métier
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Christophe Blefari est Staff Data Engineer, auteur de la newsletter data la plus connue au sein de l’écosystème français (Blef.fr) et récemment cofondateur de nao. Il est également 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 2ème insight : La tendance du YAML Engineer
30:32 3ème insight : L’évolution du métier de Data Engineer
33:11 Les news de Blef
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👉 Découvrir l'épisode #155 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Fabric de Microsoft
👉 Contacter Enzo sur LinkedIn ou par mail à [email protected]
📚 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
🤩 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 département 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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Mickaël Kuentz est expert Data et IA et est également Directeur Data chez KPC, le cabinet de conseil spécialisé sur la data et l'IA qui connaît une croissance fulgurante.
On aborde :
🔥 Le rôle d’un Data Office et son évolution depuis 20 ans
🔥 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 à la vitesse du Business…
🔥 Les plus grosses difficultés lorsqu’on implémente un Data Office
🔥 L’impact des GenAI sur un Data Office.
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👉 Recevoir le manifesto avec les 5 piliers clés
🎬 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 difficultés dans l’implémentation d’un Data Office
20:34 L’impact des GenAI sur un Data Office
22:31 La question de la fin
🤩 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 département Data d’un grand groupe
#78 - Air France : Assurer l’Adoption des produits Data
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Anaïs 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 équipes Data et de son adoption globalisée (+50%) aux différentes équipes métiers de l’entreprise.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:29 Intro
05:01 Les différences entre une grosse boîte (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 étapes pour l’équipe Data de Malt
30:09 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Anaïs Ghelfi
- La newsletter de Christophe Blefari (Membre du collectif DataGen 😉)
- Lenny’s Podcast
🤩 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 utilisée aussi bien par des scaleups (IbanFirst, Vestiaire Collective) que par des grandes entreprises (Veolia, Deliveroo). Aujourd'hui, il nous parle de l'état du marché des Data Catalogs et de leur évolution vers des solutions de Self-Service Analytics, notamment depuis l'émergence des IA Génératives.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:49 Intro
03:44 Comment CastorDoc a su se différencier sur le marché des Data Catalogs
06:24 Les grandes briques à la création de CastorDoc
11:01 Le positionnement de CastorDoc par rapport à la tendance IA
14:58 Les briques proposées par l’outil aujourd’hui
18:55 Comment le CEO voit l’évolution de CastorDoc
24:55 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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Ce podcast est rendu possible par CastorDoc, le Data Catalog qui propose dorénavant également 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 identifiés et testés par Tristan et son équipe
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Tristan
- La newsletter de Benn Stancil
- Lien pour le Benchmark de CastorDoc
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#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)
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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 bière éponyme.
🎬 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 étapes de l’équipe
14:07 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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- Le LinkedIn d'Emeline
- Le LinkedIn de Surajeet Ghosh
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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Vous avez un projet data ? On a l'équipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.
👉 Rencontrez-nous
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Chafika Chettaoui est Chief Data & AI Officer chez AXA France, l’un des plus grands groupes d’assurance au monde. Aujourd’hui, elle nous décrit 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 2ème pilier : l’organisation
11:51 3ème pilier : la tech
14:13 La différence avec ses expériences passées chez SUEZ et L’Oréal
15:58 Les plus grosses difficultés rencontrées par Chafika et son équipe
18:16 Quelques cas d’usage des équipes Data & IA
19:09 Leurs prochaines étapes
20:00 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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- Le LinkedIn de Chafika Chettaoui
- Leading Change de John P. Kutter
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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 également fondé le podcast House of Fabric et partage régulièrement du contenu sur LinkedIn (à ses +10 000 abonnés).
🎬 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 réussir son implémentation
23:14 La tendance #1 sur Fabric : le déploiement des GenAI dans toutes les fonctionnalités
26:11 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
-Le livre Microsoft Fabric : Le guide complet
-Les meetups Club Fabric
-Les événements de delaware
🤩 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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Romain Fays est Head of Analytics Engineering 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.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:12 Intro
04:33 1er chantier : Se réorganiser et intégrer les Data Analysts dans l’équipe Analytics Engineering
06:35 2ème 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 équipe Analytics Engineering
17:04 Les Data Analysts étaient 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 étapes de l’équipe
26:12 La place de l’Analytics Engineering dans les projets GenAI
29:42 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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👉 Découvrir l'épisode avec Charles
👉 Contacter Charles sur LinkedIn ou par mail
📚 RESSOURCES
- La documentation de GitLab
- Le LinkedIn de Romain
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
#115 - Doctolib : Scaler sa Data Visualisation auprès de 2000 utilisateurs
#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering
#11 - Doctolib : Consommer la donnée avec modération sur Apple Podcasts
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
📚 Découvrez le programme du bootcamp ici
🎙 Découvrez l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird
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Cette rentrée annonce de nouveaux projets pour DataGen ! 🔥
🤩 LES NEWS
#1 On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
📚 Découvrez le programme du bootcamp ici
🎙 Découvrez l’épisode #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 lancé un nouveau format sur la newsletter : les éditions spéciales. L’objectif est de consolider les informations et les insights qui sont disséminés dans les différents podcasts.
👉️ Les 100+ ressources des leaders data invités sur DataGen (BlaBlaCar, Doctolib, Décathlon…) 📚
👉️ Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen (Airbnb, BlaBlaCar, Air France...) 🏋️♀️
👉️ 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 réel utilisé par Netflix, Uber, Disney ou encore Contentsquare.
On aborde :
🔥 Son parcours d’Elastic Search jusqu’au Produit chez ClickHouse
🔥 Pourquoi des entreprises migrent de BigQuery ou Snowflake vers ClickHouse
🔥 Où se positionne ClickHouse dans la Modern Data Stack
🔥 Les grandes tendances du marché (Iceberg, GenAI, séparation 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 découvrir 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 Où 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...)
🤩 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
💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist... On a l'équipe 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 dernières 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 2ème chantier clé : accélération sur la création des cas d’usage business
15:54 3ème chantier clé : adoption maîtrisée de l’IA générative
25:05 Ses plus grosses difficultés : acculturation, recrutement et upskilling
28:15 Les prochaines étapes 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 à l’événement 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 épisode
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)
#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne
💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.
📚 Découvrez le programme du bootcamp
🎙 Découvrez 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 spécialisé sur la data, qui a formé plus de 4000 personnes en 4 ans. Ils ont lancé des bootcamps spécialisés sur la Data Analyse, la Data Science et le Data Engineering. Aujourd’hui, on parle de la tendance de l’Analytics Engineering qui a explosé et d’un bootcamp spécialisé 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. 🙂
👉 Découvrir le programme de la formation
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
00:58 Intro
03:13 L’historique entre DataGen et DataBird
04:19 La genèse 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 épisodes que je recommande pour creuser le sujet
🤩 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 : Intégrer l’Analytics Engineering dans son organisation Data
#14 - Aircall : Faire scaler l'impact de l'équipe 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 reconditionnés. Après un épisode sur l’organisation de l'équipe Data Engineering et un épisode sur leur stratégie Data Science, aujourd’hui on parle d’un des plus gros chantiers de l’équipe Data de Back Market : leur recentralisation et la définition d’une nouvelle vision.
🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:10 Intro
02:16 Le rôle 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 équipes Data aujourd’hui
15:33 Comment ça a permis de résoudre les problèmes (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...)
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📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Capucine
- The weekly Digest
- Les meetups Crafting Data
- Les meetups Paris Data Ladies
🤩 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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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).
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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 à une thèse en Sciences Politiques. Depuis, il a travaillé pour des grands groupes (BNP Paribas, TotalEnergies) et des scaleups. En parallèle, il crée du contenu data avec beaucoup de succès (58 000 abonnés sur LinkedIn) et a lancé une formation à 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 à Data Engineer ?
16:02 La priorité : travailler ses fondamentaux
19:30 L'impact des IA génératives sur les métiers data
23:37 Comment s'insérer sur le marché 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
🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux
#121 - Lancer sa carrière en Data Science avec Natacha Njongwa Yepnga
#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo
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