Avsnitt

  • Caroline Mestre est Analytics Engineer en freelance et crée également du contenu pour l’institut de formation DataBird. Dans cet épisode spécial dédié à l’Analytics Engineering, elle nous parle de sa transition de Data Analyst à Analytics Engineer et des avantages que ses nouvelles compétences lui apportent.


    On aborde :

    🔥 Son parcours : de Data Analyst à Analytics Engineer

    🔥 Ses missions en tant que freelance Analytics Engineer

    🔥 Comment les compétences en Analytics Engineering valorisent son profil sur le marché du travail

    🔥 Ses conseils pour un Data Analyst qui souhaite évoluer vers un poste d’Analytics Engineer


    💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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    🤔 Des questions concernant le bootcamp ? Contactez-moi sur LinkedIn


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


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Caroline

    - La newsletter DataGen


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    00:27 Intro et parcours (de Data Analyst à Analytics Engineer)

    02:30 Ce qui l’a poussée à devenir Analytics Engineer

    04:20 Les missions de Caroline en tant qu’Analytics Engineer

    09:20 Comment elle s’est formée sur le rôle d’Analytics Engineer ?

    11:20 En quoi les compétences d’Analytics Engineering lui apportent de la valeur au quotidien

    12:27 Ses conseils à un Data Analyst souhaitant évoluer vers un poste d’Analytics Engineer 

    13:51 Zoom sur le bootcamp DataBird pour devenir Analytics Engineer


    🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

    #151 - Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird et DataGen

    #91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering


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  • Charlotte Ledoux est une experte Data Gouvernance et également une créatrice de contenu sur LinkedIn à succès (+30K abonnés). Elle est venue nous faire une masterclass sur son sujet de prédilection : la Data Gouvernance, avec un focus sur les rôles.


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Générique

    01:30 Intro

    02:02 Les rôles clés de la Data Gouvernance : Data Owner, data Steward

    12:12 Les tendances du moment : Data Product Manager, Data Governance Engineer

    22:12 L’avis de Charlotte sur l’impact des GenAI sur la Data Gouvernance

    27:48 Une ressource qui l’a interpellée ces dernières semaines


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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Charlotte Ledoux

    - Sa formation en ligne "Define your data governance strategy"

    - Sa newsletter sur le sujet du Data Governance Engineer

    - L’article Is Excel immortal ? de Benn Stancil


    🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics

    #144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux

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


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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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    📚 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


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


    📚 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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  • 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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    📚 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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    🎬 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


    🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #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)


    💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On lance un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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

    👉 Retrouvez Emeline Fabre à l’événement Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre 2024.

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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d'Emeline

    - Le LinkedIn de Surajeet Ghosh


    🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #152 - Crédit Agricole : Leur stratégie Data (gouvernance, cas d’usage et GenAI)

    #146 - L’Oréal : mettre en place une Stratégie IA Génératives

    #79 - SUEZ : Lancer le département Data d’un grand groupe


    💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?


    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...)


    ❤️ PARTENAIRE


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

    👉 Retrouvez Chafika Chettaoui à l’événement Big Data & AI Paris les 15 et 16 octobre 2024.

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    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Chafika Chettaoui

    - Leading Change de John P. Kutter


    🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #152 - Crédit Agricole : Leur stratégie Data (gouvernance, cas d’usage et GenAI)

    #146 - L’Oréal : mettre en place une Stratégie IA Génératives

    #79 - SUEZ : Lancer le département Data d’un grand groupe


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


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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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    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 à [email protected]


    📚 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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    Ce podcast est rendu possible par Qlik, le nouveau géant de la data qui couvre toute la chaîne de l’ingestion à la visualisation.

    👉 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


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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.

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    🎙 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.

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    #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


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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. 🙂

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    🎬 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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