Moment Données

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Moment Données episodes

  • #7 - « On pense souvent que rejoindre une équipe Data, c’est entrer dans un monde technique isolé du reste. Mais la Data, c’est aussi un métier profondément social ! »

    
🏷️ [Recrutement & Marché]


    Dans cet épisode, Mariia, forte de 9 ans d’expérience dans la Data, partage son parcours, sa vision de l’évolution du marché et des compétences clés aujourd’hui.


    Elle insiste sur l’importance de la compréhension globale du business, à une époque où les outils (SQL, Python) et l’IA deviennent des standards accessibles, moins différenciants qu’avant.


    Un échange sincère et particulièrement utile à ceux qui envisagent une transition vers la Data ou cherchent à mieux comprendre ce qui fait la valeur réelle d’un profil Data aujourd’hui ⛳


    33 min
  • #6 - La valeur qu'apporte le Data Product Manager, c’est de mettre la connaissance métier au cœur du modèle.

    🏷️ [Organisation & Use Cases]


    Dans cet épisode, Gaëlle Seret, Group Product Manager chez Decathlon, nous éclaire sur le rôle stratégique et opérationnel du Data Product Manager.


    Elle partage comment elle conçoit et met en oeuvre le framework data as a product dans un environnement décentralisé où créer du lien est souvent le plus grand défi.

    Avec plus de 100 000 employés à accompagner en interne, la Data chez Decathlon prend la dimension d’un produit B2C, avec des attentes et des besoins aussi variés que les métiers qui les portent.


    Un échange passionnant sur les enjeux d’un rôle clé dans une organisation globale et complexe - qu’on connait tous 🐓 !

    Merci à Gaëlle pour cette démonstration concrète et inspirante ! ⛳


    🔗 Liens:

    - Robert Sapolsky

    - L'article et la matrice de compétence


    36 min
  • #5 - Le métro et la télé sont des canaux presque impossibles à quantifier, avec tout au plus des données déclaratives, ce qui les rend difficiles à exploiter

    🏷️ [Data & Use Cases]


    Dans cet épisode, Lorélie Mani, Data Science Manager chez Vestiaire Collective, nous dévoile comment elle optimise les revenus en jouant avec différents canaux d’acquisition comme la TV, le métro, Instagram et Google. Face aux données limitées des médias traditionnels, Lorélie et son équipe ont conçu un modèle avancé de Mix Marketing Revenue, intégrant Data Science et Data Analyse, pour affiner les investissements. Elle partage les défis liés aux données rares, aux biais de périodicité, et aux AB Tests dans un environnement en constante évolution.

    29 min
  • #4 - Le frein number one à l’usage, c’est la compréhension du modèle de données

    🏷️ [Business & Use Cases]


    Dans cet épisode, on reçoit Camille Gurcan COO de Mooncard, le leader français de la gestion des notes de frais.

    Arrivé après une série C et dans un contexte d’hyper croissance, Camille revient sur les challenges opérationnels rencontrés à ses débuts dans un écosystème sans BU Data.

    On parle de l’importance et l’urgence qu’il y a à aligner les outils qui gravitent autour de la base de données principale, via quelle culture, quel recrutement et quel mode de priorisation.

    29 min
  • #3 - Dans quelques semaines, il y aura les JO et on risque d’avoir pas mal d’offre

    🏷️ [Data & Use Cases]


    On a rencontré le Head of Data de StaffMe, Thomas Vannier. La promesse de StaffMe : permettre aux employeurs de trouver du renfort sans avoir à le chercher. Et si la fête est si belle, c’est aussi grâce au travail des “staffers” - ces freelances & intérimaires qui vont prêter main forte aux entreprises.


    Un business de Supply & Demand avec un enjeu de matching clé, construit sur une stack solide et surtout bien choisie. On est aussi revenu sur le choix des outils dans une Modern Data Stack avec un petit focus sur Databricks.


    Comment StaffMe a révolutionné le marché du recrutement avec plus de 800k candidats ? Est-ce que je vais trop loin si j’écris que Teddy et Léon ont tout cassé grâce à cet algorithme de matching ?


    Thomas nous répond !

    32 min
  • Épisode 4: Conversation autour de la data science

    Un épisode "dans son jus", enregistré le 24 janvier 2020 au CRI, à Paris, dans lequel Rémi Ferreira, Maxime Poulain, Jean-Marc Sevin et Clément Tailleur vous font partager une conversation détendue entre quatre data scientists.

    Au programme de cet épisode pré-Covid-19 :

    - Le "data scientist bashing" est-il fondé ?
    - Formations et conférences en 2020

    N’hésitez pas à nous contacter : [email protected]

    52 min
  • Épisode 3: Suivre des études de médecine à l'heure de l'IA, le témoignage d'un interne

    Dans ce nouvel épisode enregistré le 28 Octobre au CRI à Paris (cri-paris.org), Jean-Marc Sevin, Clément Tailleur, et Rémi Ferreira reçoivent Axel Fortel, étudiant en 8ème année de médecine, interne en psychiatrie en 2ème année.

    Au programme : 

    - Comment la jeune génération des médecins appréhende l'arrivée de l'IA ? 

    - Quelles pistes pour intégrer la data science au cursus médical ? 

    - La question de la confidentialité des données de santé.

     N’hésitez pas à nous contacter : [email protected]

    58 min
  • Épisode 2: Fondamentaux pour démarrer en data science

    Dans ce nouvel épisode enregistré le 21 Octobre au CRI à Paris (cri-paris.org), Jean-Marc Sevin, Clément Tailleur, et Maxime Poulain reviennent sur les fondamentaux et le vocabulaire autour de la Data :

    • Qu’est ce qu’une libraire python ?
    • Quelle est la différence entre git et GitHub ?
    • Quelle est la différence entre un environnement virtuel et une machine virtuelle ?
    • Qu’est ce qu’un test unitaire ?
    • Peut-on faire de la Data Science en utilisant simplement des outils graphiques (ex: Tableau, Dataiku, …) ?
    • Doit-on apprendre le NoSQL ?
    • Sur quoi doit-on mettre l’accent si l’on a peu de temps devant soit en terme de compétences ?
    • Quels sont les ouvrages que l’on recommande ?
    • N’hésitez pas à nous contacter : [email protected]

      40 min

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