DataGen Robin Conquet

Vincent Gossiaux était Directeur de Magasin et s’est reconverti vers un rôle de Consultant Data Analyst chez Elevate, le cabinet de conseil spécialisé en data.
On aborde :
🔥 Son parcours et ce qui l’a poussé à se reconvertir dans la data,
🔥 Pourquoi il a choisi DataBird et le déroulement de la formation,
🔥 Les compétences qu’il utilise le plus au quotidien,
🔥 Ses principaux chantiers actuels et ses conseils pour se reconvertir.
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:02 Intro
02:45 Le moment où Vincent décide de changer de carrière
04:21 Focus sur la formation DataBird
06:40 Son arrivée chez Elevate, cabinet de conseil en data
08:48 Ses principaux chantiers au quotidien
10:43 Ce que la formation lui a apporté
11:43 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
La newsletter Blef de Christophe Blefari
La chaîne Youtube de Luke Barousse
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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#118 - Reconversion | Des Ressources Humaines à Data Analyst spécialisée RH
#103 - Reconversion | De Responsable Études de Marché à Data Analyst
#95 - Reconversion | De Journaliste à Data Analyst
#71 - Lancer sa carrière data avec Kevin Rosamont Prombo
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DataGen, c'est aussi 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 !
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Pierre Fournier est l’ancien Chief Product Officer de ManoMano, la licorne qui propose un site e-commerce spécialisé dans le bricolage. Elle est présente sur 6 marchés (France, Belgique, Espagne, Italie, Allemagne, Royaume-Uni), compte aujourd’hui plus de 5 000 marchands et 19 millions de références.
On aborde :
🔥 Les prémices de la data chez ManoMano au Marketing et au Produit,
🔥 Pourquoi il ne faut pas être trop data-driven lorsqu’on fait du Produit,
🔥 L’importance de définir des métriques utilisateurs (versus business),
🔥 Ses plus gros challenges data : tracking, culture et collaboration Data x Produit.
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:12 Intro
02:18 Pierre nous explique ses choix de carrière
04:04 Son point de vue sur les GAFAM
06:03 Leur ADN data
07:59 Être ou ne pas être trop data driven, telle est la question
13:17 L’importance des métriques utilisateurs versus business
22:08 La collaboration entre les équipes Data et Produit
25:34 Ses plus gros challenges data
28:07 Ses conseils aux équipes Data pour mieux collaborer avec le Produit
30:39 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
Data Strategy de Bernard Marr
Statistics Done Wrong de Alex Reinhart
Relevant Search de Doug Turnbull & John Berryman
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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#97 - Contentsquare : Lancer l’équipe Product Analytics
#53 - Pennylane : Utiliser la data en tant que Product Manager
#44 - IbanFirst : Mieux collaborer avec l'équipe Produit
#36 - Dashlane : Monter une équipe Product Analytics
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Jérôme Campo est Solution Architect chez Starburst, la licorne américaine valorisée 3 milliards de $ qui propose une solution qui permet de requêter les Data Lake et de les fédérer avec d'autres sources, avec des grosses performances et avec des coûts très compétitifs. Pas très connue du grand public, c'est pourtant la solution qui est déjà utilisée par quasiment la moitié du CAC 40.
On aborde :
🔥 Son parcours entre Microsoft, Google, Cloudera et Starburst
🔥 La technologie Open Source sous-jacente fondée en 2012 chez Facebook (aka Presto)
🔥 Les 2 usages de Starburst : accélérer l’accès au Data Lake et attaquer plusieurs sources en une seule requête
🔥 Où se positionne l’outil dans la stack versus le Data Warehouse, Fivetran, dbt…
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❤️ PARTENAIRES
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Eulidia, le cabinet de conseil et d'expertise technique spécialisé sur la data et l'IA.
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Son mail : bcohen@eulidia.com
Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/cohenlhyver/
👉 Mettez Elisa également dans la boucle
Son mail : echarbonnier@eulidia.com
Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/elisa-charbonnier-737219121/
Starburst, la solution qui permet de requêter les Data Lake et de les fédérer avec d'autres sources.
👉 Contactez Jérôme pour en savoir plus
Leur site : https://engage.starburst.io/fr
Son mail : jerome.campo@starburstdata.com
Son LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/jérôme-campo-06344019/
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:41 Intro
03:34 À quoi sert Starburst ?
05:07 1er usage : accélérer l’accès au Data Lake (Hadoop)
07:17 Illustration avec Crédit Mutuel Arkea
09:59 2ème usage : attaquer plusieurs sources avec une seule requête (multi-source / multi-cloud)
12:51 Le positionnement de Starburst dans la Stack Data (Warehouse, Fivetran, dbt)
14:37 Paysage concurrentiel
15:55 La fonctionnalité de Starburst compatible avec l’approche Data Mesh
18:32 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
Le LinkedIn de Zak Wilson
Le User Group de Starburst
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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#117 - Masterclass | Tout comprendre sur les IA Génératives
#111 - DataGalaxy : Mettre en place un Data Catalog
#91 - Spendesk : Adopter l'approche Analytics Engineering
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Marie Douriez est Machine Learning Engineer chez 360Learning, la plateforme qui permet aux entreprises de créer des formations et de piloter leur suivi par leurs collaborateurs. Avant ça, elle est passée par Netflix et Lyft, 2 boîtes américaines connues pour être extrêmement data-driven. 360Learning compte près de 2000 clients en Europe et aux US. Ils sont 400 salariés dont 80 ingénieurs. Marie nous parle d’un projet GenAI qui permet à leurs utilisateurs de créer des cours en quelques minutes qui est aujourd’hui live dans le produit.
On aborde :
🔥 Son parcours et son passage à San Francisco : Berkeley, Lyft, Netflix
🔥 Les grandes phases du projet GenAI et l’usage de GPT-4
🔥 Les challenges principaux : expérience utilisateur, personnalisation, métriques de succès…
🔥 L'évolution du métier de Machine Learning Engineer.
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:31 Intro
05:14 Le projet GenAI développé par 360Learning
10:22 Comment ils utilisent GPT-4
12:38 Les dernières features développées
17:22 L'évolution du métier de Machine Learning Engineer
19:17 Les challenges principaux : XP utilisateur, personnalisation…
22:57 Le bilan
24:14 Les next steps : nouveaux produits GenAI notamment pour améliorer l'XP côté élève
25:12 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
- Data Driven 101, le podcast de Marc Sanselme
- Les meetups Generative AI Paris
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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
#117 - Eulidia : Tout comprendre sur les IA Génératives
#110 - Back Market : Leur stratégie Data Science
#102 - Databricks : Une stack unique pour l’Analytics et l’IA
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Natacha Njongwa Yepnga est Senior Data Scientist et est actuellement Consultante à la Société Générale. Elle est surtout l’une des plus grandes influenceuses data en France avec +26 000 followers sur LinkedIn et +10 000 abonnés à sa chaîne Youtube LeCoinStat. Elle y partage du contenu sur des sujets techniques ou des conseils de carrière à destination des profils data.
On aborde :
🔥 Son parcours et ce qui la motive à créer du contenu
🔥 Les différents métiers data et les études à suivre pour se former
🔥 Sa vision sur le métier de Data Scientist : est-ce que le métier est saturé ?
🔥 Ses recommandations pour bien se préparer aux entretiens d’embauche.
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:40 Intro
03:35 Quelles études pour travailler ou se reconvertir dans la data ?
08:29 Les différents métiers de la data
11:36 Est-ce que le métier de Data Scientist est saturé sur le marché aujourd'hui ?
15:07 Vers quel type d'entreprise se diriger ?
16:37 Comment préparer les entretiens d'embauche
18:35 Les questions de la fin (ressources, conseils...)
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📚 RESSOURCES
StatQuest de Josh Starmer
Machine Learnia de Guillaume Saint-Cirgue
Cassie Kozyrkov
Willis Nana
Kevin Rosamont
Benjamin Ejzenberg
The Diary of a CEO de Steven Bartlett
Linchpin de Seth Godin
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Christophe Blefari est Senior Data Engineer et auteur de la célèbre newsletter data française Blef.fr. Il est l’un des plus gros experts data en France et est d’ailleurs membre du collectif de freelances DataGen. Il revient nous parler des dernières actualités data, notamment du débat qui échauffe les esprits ces dernières semaines : est-ce la fin de la Modern Data Stack ?
On aborde :
🔥 Pourquoi parle-t-on de la fin de la Modern Data Stack ?
🔥 Ce qu’on observe auprès de l’écosystème français
🔥 Le retour de Christophe sur la dernière conférence DuckDB
🔥 La “Fast news” de Christophe : SDF, nouvelle alternative à dbt ?
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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 ici.
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🎬 CHAPITRES
00:00 Générique
01:27 Intro
02:23 Pourquoi parle-t-on de la fin de la Modern Data Stack ?
05:41 Retour sur l’adoption massive du concept de Modern Data Stack
20:50 Zoom sur l’écosystème Data Stack en France
29:46 Nouveauté DuckDB : l'outil sort en version 1 à l'été 2024
35:12 La Fast news de Blef : SDF, la nouvelle alternative de bdt.
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📚 RESSOURCES
- Fundamentals of Data Engineering de Joe Reis
- Les replays du Data Council à Austin 2024 ne sont pas encore sortis. Voici la chaîne YouTube
- L’article sur SDF, l’alternative à dbt
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🧐 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER
🇬🇧 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment
#100 - On décrypte 3 tendances data de 2024 avec Christophe Blefari 🎁
#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service
#67 - Les 4 tendances data de 2023 avec Christophe Blefari (Aka Blef.fr)
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