Avsnitt
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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 :
đ„ Pourquoi il a dĂ©cidĂ© de ne pas suivre la voie classique (prĂ©pa ou Ă©coles post-bac Ă©tablies)
đ„ Comment les Ă©tudiants utilisent ChatGPT au quotidien ?
đ„ Les jobs et les secteurs convoitĂ©s par la GenZ
đ„ Est-ce que le conseil est une bonne option pour dĂ©marrer sa carriĂšre ?
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn d'Ithier
- L'Ă©cole Albert School
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:04 Intro
02:31 La voie âclassiqueâ (commerce ou ingĂ©), trop boring ?
08:05 Lâutilisation de ChatGPT par les Ă©tudiants
10:41 Lâimpact 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 démarrer sa carriÚre ?
đ€© AUTRES ĂPISODES 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
đȘ DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On lance un bootcamp spĂ©cialisĂ© sur lâAnalytics Engineering en collaboration avec DataBird.
đ DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici
đ Ecouter lâĂ©pisode #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 reconditionnés. Il nous parle de leur stratégie GenAI.
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:28 Intro
03:30 La genÚse de la stratégie GenAI de Back Market
04:55 La stratégie GenAI de Back Market
11:11 Lâorganisation des Ă©quipes Data pour les projets GenAI (rĂ©partition, ownershipâŠ)
14:58 Les grandes briques tech des projets GenAI (OpenAI, ChainlitâŠ)
18:45 Les plus grosses difficultés rencontrées par Pierre et son équipe
20:16 Les prochaines Ă©tapes pour lâĂ©quipe Data Science & lA chez Back Market
25:19 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par delaware, le cabinet de conseil leader sur Microsoft Fabric et SAP en France.
đ DĂ©couvrir l'Ă©pisode #155 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Fabric de Microsoft
đ Contacter Enzo sur LinkedIn ou par mail Ă [email protected]
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Pierre Pessarossi
- La chaĂźne Youtube de Andrej Karpathy
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#150 - Back Market : Re-centraliser lâĂ©quipe et la stratĂ©gie Data (organigramme, stackâŠ)
#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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Saknas det avsnitt?
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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 rĂ©cemment cofondateur de nao. Il est Ă©galement selon moi lâun des plus gros experts data en France.
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:31 Intro
02:24 La Data Horror Story de Blef
15:42 1er insight : LâĂ©quipe DataOps se positionne en amont de lâĂ©quipe Data Engineering
27:16 2Ăšme insight : La tendance du YAML Engineer
30:32 3Ăšme insight : LâĂ©volution du mĂ©tier de Data Engineer
33:11 Les news de Blef
â€ïž PARTENAIRE
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đ DĂ©couvrir l'Ă©pisode #155 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Fabric de Microsoft
đ Contacter Enzo sur LinkedIn ou par mail Ă [email protected]
đ 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
đ€© AUTRES ĂPISODES 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 lâĂ©quipe Data dâun centaure
#130 - Comment lâex-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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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 connaßt une croissance fulgurante.
On aborde :
đ„ Le rĂŽle dâun Data Office et son Ă©volution depuis 20 ans
đ„ Les 5 piliers dâun Data Office 4.0 : la data est lâaffaire de tous, est un asset aussi important que lâargent, doit aller Ă la vitesse du BusinessâŠ
đ„ Les plus grosses difficultĂ©s lorsquâon implĂ©mente un Data Office
đ„ Lâimpact des GenAI sur un Data Office.
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par KPC, le cabinet de conseil spécialisé sur la data et l'IA.
đ Contacter MickaĂ«l sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
đ Recevoir le manifesto avec les 5 piliers clĂ©s
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:55 Intro
03:34 Pilier #1 : La data est lâaffaire 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 lâimplĂ©mentation dâun Data Office
20:34 Lâimpact des GenAI sur un Data Office
22:31 La question de la fin
đ€© AUTRES ĂPISODES 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 dâun grand groupe
#78 - Air France : Assurer lâAdoption 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 lâentreprise.
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:29 Intro
05:01 Les différences entre une grosse boßte (Pernod Ricard) et une scaleup (Malt)
08:53 Lâobjectif initial de lâassistant 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 Lâorganisation vis-Ă -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 lâĂ©quipe Data de Malt
30:09 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
â€ïž PARTENAIRE
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn d'AnaĂŻs Ghelfi
- La newsletter de Christophe Blefari (Membre du collectif DataGen đ)
- Lennyâs Podcast
đ€© AUTRES ĂPISODES 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.
đŹ 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 lâoutil aujourdâhui
18:55 Comment le CEO voit lâĂ©volution de CastorDoc
24:55 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par CastorDoc, le Data Catalog qui propose dorĂ©navant Ă©galement une solution de Self-Service Analytics (âText-to-Insightâ).
đ Contacter Tristan sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
đ Recevoir le benchmark avec tous les outils Self-Service Analytics identifiĂ©s et testĂ©s par Tristan et son Ă©quipe
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Tristan
- La newsletter de Benn Stancil
- Lien pour le Benchmark de CastorDoc
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#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)
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đ Ecouter lâĂ©pisode #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. đ
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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 ici đš
Emeline Fabre est Head of Data Management & Advanced Analytics (CDO) chez HEINEKEN, le groupe qui produit notamment la biĂšre Ă©ponyme.
đŹ 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 dâusage Data & IA
09:30 Les plus gros challenges
10:40 La place des CDO dans lâorganisation
11:55 Les prochaines Ă©tapes de lâĂ©quipe
14:07 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est réalisé en collaboration avec Big Data & AI Paris.
đ Retrouvez Emeline Fabre Ă lâĂ©vĂ©nement Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre 2024.
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- Le LinkedIn d'Emeline
- Le LinkedIn de Surajeet Ghosh
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#152 - CrĂ©dit Agricole : Leur stratĂ©gie Data (gouvernance, cas dâusage et GenAI)
#146 - LâOrĂ©al : mettre en place une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives
#79 - SUEZ : Lancer le dĂ©partement Data dâun grand groupe
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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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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
Chafika Chettaoui est Chief Data & AI Officer chez AXA France, lâun des plus grands groupes dâassurance au monde. Aujourdâhui, elle nous dĂ©crit les 3 piliers de son programme Data & IA : lâacculturation, lâorganisation et la tech.
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:07 Intro
04:57 Le 1er pilier du programme data & IA : lâacculturation
09:13 2Ăšme pilier : lâorganisation
11:51 3Ăšme pilier : la tech
14:13 La diffĂ©rence avec ses expĂ©riences passĂ©es chez SUEZ et LâOrĂ©al
15:58 Les plus grosses difficultés rencontrées par Chafika et son équipe
18:16 Quelques cas dâusage des Ă©quipes Data & IA
19:09 Leurs prochaines Ă©tapes
20:00 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
â€ïž PARTENAIRE
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đ Retrouvez Chafika Chettaoui Ă lâĂ©vĂ©nement Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre 2024.
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Chafika Chettaoui
- Leading Change de John P. Kutter
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#152 - CrĂ©dit Agricole : Leur stratĂ©gie Data (gouvernance, cas dâusage et GenAI)
#146 - LâOrĂ©al : mettre en place une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives
#79 - SUEZ : Lancer le dĂ©partement Data dâun grand groupe
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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 réguliÚrement du contenu sur LinkedIn (à ses +10 000 abonnés).
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:48 Intro
03:48 Pourquoi mettre en place une Modern Data Stack sur Microsoft Fabric ?
05:07 Quâest-ce que Microsoft Fabric ?
07:54 #1 : Embarquer lâhumain
09:32 #2 : Etat des lieux technique
12:10 #3 : Design de lâarchitecture
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 dâEnzo 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...)
â€ïž PARTENAIRE
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đ RESSOURCES
-Le livre Microsoft Fabric : Le guide complet
-Les meetups Club Fabric
-Les événements de delaware
đ€© AUTRES ĂPISODES 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, lâalternative Ă 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.
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:12 Intro
04:33 1er chantier : Se rĂ©organiser et intĂ©grer les Data Analysts dans lâĂ©quipe Analytics Engineering
06:35 2Ăšme chantier : La migration vers dbt
07:33 Lâorganigramme de Doctolib aujourdâhui
09:31 La stack de Doctolib aujourdâhui
11:11 Les outils de lâĂ©quipe Analytics Engineering
13:42 Les challenges lorsquâon lance une Ă©quipe Analytics Engineering
17:04 Les Data Analysts Ă©taient contents de rejoindre lâĂ©quipe 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 lâĂ©quipe
26:12 La place de lâAnalytics Engineering dans les projets GenAI
29:42 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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 avec Charles
đ Contacter Charles sur LinkedIn ou par mail
đ RESSOURCES
- La documentation de GitLab
- Le LinkedIn de Romain
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
â#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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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.
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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. 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
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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...)
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#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 !
đ Nous rencontrer : https://www.datageneration.co/
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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.
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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.
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
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
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...)
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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
đȘ VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?
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...)
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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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