DataGen

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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Ce podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé sur Databricks et Microsoft.

👉 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 

💪 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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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

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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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🎙 Découvrez l’épisode #151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird & DataGen

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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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👉 Découvrir l'épisode #155 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Fabric de Microsoft

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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...)

❤️ PARTENAIRE

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)

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