Human Coders Podcast Human Coders

"Vous êtes bien sur le répondeur de Human Coders !"

J’ai pensé à ces discussions passionnées que j’ai pu avoir avec d’autres devs autour de ELM, Rust ou encore Elixir. Dans ce premier épisode, on va parler de vos technos coup de cœur.

•• TIMECODES ••

00:00:00 Introduction
00:01:19 Eric Burel et Private GPT
00:08:07 Jean-Philippe Baconnais et Quarkus
00:11:56 Julien Palard et Mypy
00:15:35 David Leuliette et Oh My ZSH
00:18:03 Tamara Guilbert et Langage C
00:19:37 Julien Cretel et Go
00:27:07 Karine Bauch et Python
00:31:05 Pierre Chapuis et Lua

•• NOS FORMATIONS ••

https://www.humancoders.com/formations

•• GUESTS ••

Cretel Julien, formateur Go et Hacking et Sécurité des applications pour Human Codershttps://www.humancoders.com/formateurs/julien-cretel
https://go.dev


Baconnais Jean-Philippe, consultant Full-Stackhttps://twitter.com/JPhi_Baconnais
https://www.linkedin.com/in/jean-philippe-baconnais-931544116/


Eric Burel, formateur Next.JS pour Human Codershttps://www.humancoders.com/formateurs/eric-burel
https://twitter.com/ericbureltech
https://www.linkedin.com/in/ericburel/
https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction


Bauch Karine, développeuse Back-end Pyhtonhttps://www.linkedin.com/in/karine-bauch-dev-python/
Certaines infos sont tirées du magazine "Programmez" numéro spécial Python sorti en 2023.
source CERN & FastAPI : https://epc-ccs.web.cern.ch/content/tools


Pierre Chapuis, développeur depuis 15 anshttps://twitter.com/pchapuis
https://www.linkedin.com/in/pchapuis/
Lua : https://lua.org
LuaJIT : https://luajit.org
Teal : https://github.com/teal-language/tl
Minix 3 : https://www.minix3.org
Pallene : https://github.com/pallene-lang/pallene
Mon Human Talks sur Lua en 2013 : http://files.catwell.info/presentations/2013-02-human-talks-lua/fr.html


David Leuliette, formateur React Native pour Human Codershttps://www.humancoders.com/formateurs/david-leuliette
https://twitter.com/flexbox_
https://www.linkedin.com/in/david-leuliette/
https://davidl.fr/blog/git-cheatsheet


Julien Palard, formateur Python et Django pour Human Codershttps://www.humancoders.com/formateurs/julien-palard
Mastodon : https://mamot.fr/@mdk

Bienvenue sur le répondeur de Human Coders, le podcast où les développeuses et développeurs donnent leur avis. Dans chaque épisode, je vous pose une question et vous pourrez me répondre par vocal. Que vous soyez dev, étudiant·e, chercheur·euse, retrouvez des témoignages et des partages d'expériences. Pour participer, laissez un message après le bip…

Dans ce nouvel épisode, je retrouve Pierre-Yves Lapersonne pour parler d'open source en entreprise ! 

Pierre-Yves occupe un poste d'ingénieur logiciel chez Orange aux pays des chocolatines :D. Il travaille sur des application iOS et Android, et est membre de la gouvernance open source du groupe Orange.  De fait, il accompagne des projets dans leurs démarches de contributions en open source, notamment en auditant le code source, en analysant les licences et en les aidant à faire les publications.

Avec Pierre-Yves, nous avons échangé sur les raisons pour publier des projets d'entreprise en open source. Quel intérêt pour une boîte et son image ? Comment s'y prendre ? Quelle license choisir ? Doit-on passer par une aide juridique ?

Toutes les réponses à ses questions dans l'épisode qui suit... 

Vous les connaissez sûrement tous, ces buzzwords autour de la data et du Machine Learning, mais est-ce que vous savez comment ça se passe en vrai un projet de Machine Learning ?

Nastasia Saby a commencé sa carrière en tant que développeur back-end, et est aujourd’hui ingénieure Machine Learning. Elle travaille actuellement pour Konecranes, une entreprise dont le domaine principal est la vente et le service des engins de levage. 

Dans cet épisode elle nous partage son quotidien de Data Scientist, depuis l'ingestion des données au monitoring des modèles. 

Au programme donc du feature engineering, des tests de données, mais aussi de nouveaux buzzword (?) plus en phase avec la réalité du terrain, tels que le Data Drift et l'Explainability/Interpretability.

Pour aller plus loin 

Pour tester ses données : Deequ, Alibi-detect
Pour versionner ses données : Delta-Lake, DVC 
Un livre recommandé par Nastasia pour avoir une vue du Machine Learning dans la vraie vie : Machine Learning Engineering - Andriy Burkov


Lectures sur le Data Drift

Characterizing Concept Drift - Geoffrey I Webb, Roy Hyde, Hong Cao, Hai-Long Nguyen et François Petitjean.
Survey of distance measures for quantifying concept drift and shift in numeric data - Igor Goldenberg et Geoffrey I Webb
Monitoring and explainability of models in production - Janis Klaise, Arnaud Van Looveren, Clive Cox, Giovanni Vacanti et Alexandru Coca
Failing Loudly: An Empirical Study of Methods for Detecting Dataset Shift - Stephan Rabanser, Stephan Günnemann, Zachary C. Lipton


N'hésitez pas à suivre Nastasia sur son blog et son Twitter. Elle y partage ses expériences tech !

Depuis ces premiers pas dans l'informatique, à son statut de salarié freelance dans une coopérative, Cécile Veneziani nous partage son expérience de développeuse dans ce nouvel épisode. 

Cécile est développeuse web spécialisée en Ruby on Rails, avec plus de 10 ans d'expérience. Elle est aujourd'hui à la fois freelance en développement backend mais aussi co-directrice du Wagon Nantes et Rennes.

Elle nous raconte comment ses missions de freelance se sont diversifiées au fil des années et l'ont amenées vers de nouveaux challenges. Développeuse, formatrice... puis co-directrice...je vous laisse découvrir toutes les portes qui se sont ouvertes à Cécile dans ce nouvel épisode ! 

Bonne écoute !



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Dans ce nouvel épisode du podcast Human Coders, je retrouve Tiffany Souterre pour parler de sa reconversion dans l'informatique. Elle est aujourd'hui consultante Data Ingénieure sur GCP chez Jems Datafactory.

Après avoir fait une école d'ingénieur en biotechnologies puis une thèse en ingénierie génétique en 2017, elle décide de sauter le pas et entame une reconversion. 

C'est grâce à une formation en Machine Learning puis en Big Data, que Tiffany acquiert des connaissances de bases pour commencer à travailler sur ses premières missions. 

Cet épisode est l'occasion pour elle de nous raconter son parcours, ses premières impressions du monde de l'informatique et enfin de partager quelques conseils pour ceux et celles qui voudraient se reconvertir !

Bonne écoute !

Lire l'article associé sur le blog Human Coders