Avsnitt
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Christelle Marfaing, ex-Head of Data de Lydia, est aujourdâhui Chief Data Officer de May, la startup qui a dĂ©veloppĂ© une app dâavantages salariĂ©s (3 millions dâeuros levĂ©s en 2022).
Christophe Blefari est Staff Data Engineer et auteur de la newsletter data la plus connue au sein de lâĂ©cosystĂšme français : Blef.fr.
Cet Ă©pisode spĂ©cial NoĂ«l est le 1er dâune nouvelle sĂ©rie dont lâobjectif est dâĂ©changer avec un.e leader data Ă 3 avec Blef.
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
02:04 Intro
02:34 Stack Open Source déployée On-Prem
12:37 Concilier prise de management tout en restant "doer"
20:36 LâImpact des IA gĂ©nĂ©ratives sur les Ă©quipes data et comment sây prĂ©parer
27:16 Les News Préférées de Blef
đȘ DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN
On a lancĂ© 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 Alexandre le fondateur
đ€ 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. đ
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Christelle
- Le LinkedIn de Blef
- Article sur la GenBI de Simon SpÀti
- Notre newsletter DataGen "Les 40 Chantiers Data & IA Ă lancer en 2025"
- L'article Please just stop saying "just"
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#161 - On dĂ©crypte avec Blef : Sa Data Horror Story dâhalloween et une update DataOps
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#126 - Comment lâex-Head of Data de Lydia monte le dĂ©partement Data chez May
# 90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
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Alice Fresko est Lead Analytics Engineer chez Qonto, la solution bancaire en ligne qui permet aux PME et aux indĂ©pendants de gĂ©rer leur quotidien bancaire, facturer leurs clients en un clic et effectuer leur comptabilitĂ©. Ils ont levĂ© 622M⏠depuis leur crĂ©ation et comptent aujourdâhui 1 600 collaborateurs et 500 000 clients en Europe. Aujourdâhui, Alice nous parle de leur approche Analytics Engineering et Self-Service.
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:42 Intro
02:38 La place de lâĂ©quipe Analytics Engineering
03:17 Le process Analytics Engineering chez Qonto
08:30 Les Data Contracts V0
11:39 Analytics Engineering vs Business Intelligence
13:08 Les outils de lâĂ©quipe Analytics Engineering
13:35 Le plus gros challenge de lâĂ©quipe Analytics Engineering : le Self-Service
18:12 Les principales difficultĂ©s quâAlice a rencontrĂ©es
21:23 Les prochaines Ă©tapes pour lâĂ©quipe Analytics Engineering chez Qonto
22:11 Les questions de la fin
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé sur Databricks et Microsoft.
đ DĂ©couvrir lâĂ©pisode avec FrĂ©dĂ©ric : #166 - Masterclass | Tout comprendre sur Databricks avec Frederic Forest
đ Contacter FrĂ©dĂ©ric sur LinkedIn ou par mail : [email protected]
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn dâAlice
- Les blogs Tech des entreprises, dont celui de Qonto
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance
#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
#151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines
#136 - Qonto : Scaler le dĂ©partement Data dâune licorne
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Saknas det avsnitt?
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Charly Cadet est Group Head of Financial Performance chez Klépierre, le leader européen des centres commerciaux. Charly a initié un programme de transformation du département Finance et un peu plus largement de Klépierre via l'usage de la data. Il explique la genÚse du projet, le détail du programme et leurs initiatives data.
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:41 Intro
05:41 1Ăšre Ă©tape du programme : la formation
08:19 2Ăšme Ă©tape : la Data Gouvernance
13:06 3Ăšme Ă©tape : automatiser les tableaux de bord
17:40 La grosse difficulté que Charly a rencontrée : convaincre son équipe mais aussi les équipes métiers
25:25 DerniĂšre Ă©tape : recruter un profil technique dans lâĂ©quipe
27:08 La collaboration avec lâĂ©quipe IT pendant le programme
28:52 Les prochains focus data pour lâĂ©quipe Finance : lâadoption et la simulation Ă la volĂ©e
32:36 La recommandation de contenu de Charly
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est rendu possible par DataBird, l'acteur qui accompagne les entreprises dans leur transformation data via des programmes sur mesure de montée en compétence.
đ DĂ©couvrir lâĂ©pisode avec Alexandre : Masterclass | Lancer une Data Academy
đ Contactez Alexandre sur LinkedIn ou par mail Ă [email protected]
đ RESSOURCES
- Accelerate de N. Forsgren, J. Humble & G. Kim
- La chaĂźne Youtube Alex The Analyst
- The FP&A Guy sur YouTube et sur LinkedIn
- Le LinkedIn de Jonathan Plateau
- Le podcast âMoment de vĂ©ritĂ©â de Bruno ClĂ©ment
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#156 - AXA France : Les 3 piliers de leur Stratégie Data & IA
#119 - Carrefour : Passer dâun Data Lab Ă une Analytics Factory
#99 - Masterclass | Lancer une Data Academy avec Alexandre Miny de Tornaco
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Anne-Claire Baschet est Chief Data & AI Officer chez Mirakl, la licorne française qui propose une solution clé en main pour monter sa marketplace et qui a réalisé une levée de fonds record début 2024 de 555 millions de dollars.
On aborde :
đ„ Son parcours de AXA jusquâĂ Mirakl en passant par la SNCF et Aramis
đ„ Lâobjectif de Mirakl : reconstruire le Produit en intĂ©grant la GenAI
đ„ Les fonctionnalitĂ©s, lâorganisation et son plus gros challenge : scaler lâĂ©quipe
đ„ Leur stack GenAI : AWS, Databricks, MLflow, OpenAI, Galileo.ai, Llama, Anyscale
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn dâAnne-Claire
- "Pré-suasion" de Robert Cialdini
đŹ CHAPITRES
00:00 Intro
03:03 Son parcours
11:27 Lâobjectif chez Mirakl : reconstruire le Produit en intĂ©grant la GenAI
16:05 Les fonctionnalités GenAI core product
25:33 Son plus gros challenge : scaler lâĂ©quipe
30:38 Leur Stack GenAI
35:29 La structure de lâĂ©quipe
40:08 Les questions de la fin
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacitĂ© en interne (Dust, GeminiâŠ)
#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité
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Jade Le Van est Principal Sales Engineer chez Snowflake, la plateforme Data & IA dont tout le monde parle sur le podcast (Qonto, Ledger, SpendeskâŠ).
On aborde :
đ„ La genĂšse de Snowflake (une plateforme pour lâAnalytics & lâIA dans le Cloud)
đ„ Pourquoi elle est adoptĂ©e massivement (simplicitĂ© & rapiditĂ© pour activer la donnĂ©e)
đ„ Les fonctionnalitĂ©s IA et leurs convictions (ex : faciliter lâusage de petits modĂšles moins gourmands)
đ„ La rivalitĂ© avec Databricks, les nouvelles fonctionnalitĂ©s dâingestion, le format Iceberg
â€ïž PARTENAIRES
Ce podcast est rendu possible par :
- Snowflake, la plateforme Data & IA dont tout le monde parle sur le podcast (Qonto, Ledger, SpendeskâŠ).
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đ DĂ©couvrir l'Ă©pisode avec MickaĂ«l : #160
đ Recevoir le manifesto avec les 5 piliers clĂ©s
đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Jade
- La chaßne YouTube Snowflake en français
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:28 Intro
01:38 Le parcours de Jade : Alstom, Tableau, GCP, Snowflake
04:05 La genĂšse de Snowflake
05:50 Pourquoi Snowflake connaßt un tel succÚs sur le marché
08:32 Les features AI chez Snowflake
13:02 Les atouts IA de Snowflake
18:02 Y a-t-il vraiment une rivalité entre Snowflake et Databricks ?
19:58 La stratégie de Snowflake
26:34 Les questions de la fin
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg
#136 - Qonto : Scaler le dĂ©partement Data dâune licorne
#50 - Ledger : Monter le département Data d'une licorne
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Elisa Gilles est AI & ML Engineering Manager chez Leboncoin, le fleuron de la tech française quâon ne prĂ©sente plus. Aujourdâhui elle nous parle de son plus gros challenge de ces derniĂšres annĂ©es, Ă savoir : passer dâune approche Data Science Ă une approche ML Engineering.
đŹ CHAPITRES
00:00 Générique
00:44 Intro et parcours (ex-Deezer)
04:53 Le contexte
07:18 Les initiatives pour y arriver
19:09 Leur grille de compĂ©tence dâĂ©quipe
25:52 La plus grosse difficultĂ© quâelle a rencontrĂ©e : la conduite du changement
27:51 Les prochaines Ă©tapes : continuer lâitĂ©ration, aller plus loin dans les bonnes pratiques
31:38 Les questions de la fin (recommandation, achievement, déclic)
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn dâElisa
- Lien pour rejoindre le Modern Data Network MDN
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#159 - Malt : Mettre en place un assistant IA pour booster l'efficacitĂ© en interne (Dust, GeminiâŠ)
#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
#126 - Comment lâex-Head of Data de Lydia monte le dĂ©partement Data chez May
#74 - BlaBlaCar : Adopter une approche Produit en Data Science
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Caroline Mestre est Analytics Engineer en freelance et crĂ©e Ă©galement du contenu pour lâinstitut de formation DataBird. Dans cet Ă©pisode spĂ©cial dĂ©diĂ© Ă lâAnalytics Engineering, elle nous parle de sa transition de Data Analyst Ă Analytics Engineer et des avantages que ses nouvelles compĂ©tences lui apportent.
On aborde :
đ„ Son parcours : de Data Analyst Ă Analytics Engineer
đ„ Ses missions en tant que freelance Analytics Engineer
đ„ Comment les compĂ©tences en Analytics Engineering valorisent son profil sur le marchĂ© du travail
đ„ Ses conseils pour un Data Analyst qui souhaite Ă©voluer vers un poste dâAnalytics Engineer
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đ RESSOURCES
- Le LinkedIn de Caroline
- La newsletter DataGen
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00:00 Générique
00:27 Intro et parcours (de Data Analyst Ă Analytics Engineer)
02:30 Ce qui lâa poussĂ©e Ă devenir Analytics Engineer
04:20 Les missions de Caroline en tant quâAnalytics Engineer
09:20 Comment elle sâest formĂ©e sur le rĂŽle dâAnalytics Engineer ?
11:20 En quoi les compĂ©tences dâAnalytics Engineering lui apportent de la valeur au quotidien
12:27 Ses conseils Ă un Data Analyst souhaitant Ă©voluer vers un poste dâAnalytics Engineer
13:51 Zoom sur le bootcamp DataBird pour devenir Analytics Engineer
đ€© AUTRES ĂPISODES 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 succÚs (+30K abonnés). Elle est venue nous faire une masterclass sur son sujet de prédilection : la Data Gouvernance, avec un focus sur les rÎles.
ï»żđŹ CHAPITRES
00:00 Générique
01:30 Intro
02:02 Les rÎles clés de la Data Gouvernance : Data Owner, data Steward
12:12 Les tendances du moment : Data Product Manager, Data Governance Engineer
22:12 Lâavis de Charlotte sur lâimpact des GenAI sur la Data Gouvernance
27:48 Une ressource qui lâa interpellĂ©e ces derniĂšres semaines
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 Charlotte Ledoux
- Sa formation en ligne "Define your data governance strategy"
- Sa newsletter sur le sujet du Data Governance Engineer
- Lâarticle Is Excel immortal ? de Benn Stancil
đ€© AUTRES ĂPISODES 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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Frédéric Forest est Directeur Général et cofondateur de Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé sur Databricks et Microsoft.
đŹ 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...)
â€ïž PARTENAIRE
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đ 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
đ€© AUTRES ĂPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#145 - On décrypte avec Blef : Les sommets Snowflake, Databricks et la techno Iceberg
#102 - Databricks : Une stack unique pour lâAnalytics et lâIA
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Dany Srage est Lead Data chez Defacto, la startup FinTech qui propose des prĂȘts aux PME. Dans cet Ă©pisode, il nous parle de leurs projets de Data Science.
đŹ 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 Ă©tapes 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 Lâorganisation de lâĂ©quipe Data
22:19 Les prochaines Ă©tapes
24:24 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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- Le LinkedIn de Dany Srage
- Le podcast Génération do it yourself
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#138 - Ovrsea : Adopter les GenAI et Gagner 50% de Productivité
#122 - 360Learning : DĂ©ployer 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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Adrien Vesteghem est AI Program Director chez BNP Paribas, la banque leader mondial que tout le monde connaßt. Aujourd'hui, il va nous parler de son plus gros challenge de ces derniÚres cette année, à savoir lancer le programme IA de la BNP.
đŹ 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 projetsâŠ)
12:00 Les plus gros challenges : crĂ©er de la confiance, structurer les Ă©quipesâŠ
14:17 Les prochaines Ă©tapes pour Adrien et son Ă©quipe
19:30 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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- Le LinkedIn de Adrien Vesteghem
- Le roman Fondation d'Isaac Asimov
- Le livre Gödel, Escher, Bach de D. Hofstadter
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#152 - CrĂ©dit Agricole : Leur stratĂ©gie data (gouvernance, cas dâusage et IA gĂ©nĂ©ratives)
#146 - LâOrĂ©al : Mettre en place une StratĂ©gie IA GĂ©nĂ©ratives
#127 - Doctolib : Déployer une stratégie IA Générative
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đš đ Tentez de gagner 1 pass VIP pour l'Ă©vĂ©nement AI For Sport pour 2 personnes en likant et en taguant la personne que vous souhaitez inviter sur mon post LinkedIn ici đš
Adrien Sedeaud est Deputy Director Ă lâinstitut National du Sport, de lâExpertise et de la Performance. Câest lâinstitut qui a accompagnĂ© les athlĂštes lors des JO avec des analyses et des outils qui se basent sur la data et lâIA.
đŹ 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, dĂ©tecter les risques de blessuresâŠ
21:22 Le plus gros challenge : ancrer une culture data dans le monde du sport
25:15 Les derniĂšres questions (recommandations, conseilsâŠ)
â€ïž PARTENAIRE
Ce podcast est réalisé en collaboration avec AI For Sports by Artefact.
đ Retrouvez Adrien Sedeaud Ă lâĂ©vĂ©nement AI For Sports by Artefact Ă Paris le 20 novembre 2024.
đ 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
đ 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
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#140 - Chief Data & AI Officer au Service du Premier Ministre
#147 - Comment faire de la France un leader de lâIA ?
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DataGen lance ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touchera une commission sur les inscriptions. đ
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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
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đ DĂ©couvrir le programme du bootcamp ici
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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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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 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...)
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- Le LinkedIn d'AnaĂŻs Ghelfi
- La newsletter de Christophe Blefari (Membre du collectif DataGen đ)
- Lennyâs Podcast
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#148 - Ledger : Leurs 6 projets GenAI en production
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#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
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#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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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...)
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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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đ RESSOURCES
- 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
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...).
Vous avez un projet data ? On a l'Ă©quipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.
đ Rencontrez-nous
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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...)
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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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- Le LinkedIn de Chafika Chettaoui
- Leading Change de John P. Kutter
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