DataGen

DataGen

Robin Conquet
País Francia
Idioma FR
Episodios 297
Último 01.07.2026

DataGen est un podcast qui explore les stratégies data des entreprises françaises à succès. Chaque semaine, l'hôte Robin Conquet invite un expert de la data pour décrypter les problématiques liées à la donnée. Des entreprises comme BlaBlaCar, Doctolib, Pernod Ricard et Deezer sont abordées. Le podcast est hébergé par Acast.

Episodios

  • #281 - Gorgias : Créer sa couche de contexte pour l'agent AI Analytics 01.07.2026 22m
    Yochan Khoi est Context Engineer chez Gorgias, la scale-up valorisée plus de 700 millions de dollars qui développe une plateforme d’IA conversationnelle utilisée par des milliers d’entreprises. Chez Gorgias, 83% des collaborateurs utilisent aujourd’hui un agent data au quotidien et lui posent +1000 questions chaque jour.Dans cet épisode, Yochan nous explique comment son équipe a construit son agent analytics interne, pourquoi le contexte est devenu l’enjeu central des systèmes agentiques et comment le rôle de Context Engineer est en train d’émerger à l’intersection de l’Analytics Engineering et de l’IA.On aborde :🔥 Chantier #1 : construire le Context Layer et la hiérarchie des connaissances métier🔥 Chantier #2 : accélérer la mise à jour et l’amélioration continue du contexte🔥 Chantier #3 : ouvrir l’édition du Context Layer à l’ensemble de l’entreprise🔥 Leurs plus grosses difficultés : gouvernance des données, permissions et passage à l’échelle💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancé 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 DataBird iciDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Yochan- La documentation d'Anthropic- L’outil Nao- Pour recevoir les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 La genèse de leur agent03:01 Les “tools” de l’agent04:07 Chantier #1 : construction05:43 Chantier #2 : accélération 09:35 Chantier #3 : déploiement12:03 Pas de Semantic Layer ?14:14 Pas d’outils propriétaires (Omni, Hex…) ?16:37 Orga de l’équipe sur le projet17:52 Leurs plus grosses difficultés20:32 Sa reco de contenu21:34 Son meilleur conseil🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#274 - ThoughtSpot : Déployer une Agentic Analytics Platform#264 - Gorgias : Déployer un agent IA au coeur du produit (15 ML Engineers & ML Analysts)#243 Carrefour : Leur stratégie agentique👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • #280 - On décrypte les grandes news de Snowflake (Cowork, Vibe Coding, AI Analytics) 29.06.2026 28m
    Marie-Cécile Riom est AI Product Specialist chez Snowflake, la plateforme Data & IA que tout le monde connaît. Snowflake connaît depuis des années une croissance exceptionnelle. De nombreuses entreprises telles que Qonto, Sanofi et Swile l'utilisent au quotidien.On aborde :🔥 Les 3 grandes nouveautés chez Snowflake : Cowork, Cortex Code (Vibe Coding) et Cortex Sense (Contexte & AI Analytics)🔥 Comment Cowork permet de centraliser le travail des équipes métier (Gmail, Slack, Salesforce…) dans une interface unique🔥 Comment Cortex Sense apporte le contexte nécessaire aux agents et augmente la fiabilité des réponses🔥 L’événement Snowflake World Tour à Paris le 15 octobre où plus de 2000 personnes sont attendues❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par la plateforme Data & IA Snowflake.👉 S’inscrire au Snowflake World Tour à Paris le 15/10/2026 ici.📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Marie-Cécile- La pièce de théâtre Big Mother- Le retour d'XP Sanofi (36 minutes)- Découvrir le Snowflake World Tour à Paris le 15/10/2026 ici🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours de Marie-Cécile02:18 Qu'est-ce que Snowflake ?05:35 Les nouveautés (Cowork, Cortex Code…)09:00 Zoom sur Cowork pour le métier14:26 Zoom sur Cortex Sense et l’AI Analytics18:10 Le Snowflake World Tour à Paris19:47 Les news Snowflake France21:24 Le retour d'expérience de Sanofi25:27 La tendance UX26:39 Sa ressource préférée27:20 Ce qui l'a le plus fait progresser🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#231 - On décrypte avec Blef : Sommets Snowflake et Databricks, ClickHouse, DuckDB, BigQuery#227 - Tout comprendre sur Snowflake#171 - Snowflake : Une stack unique pour l’Analytics & l’IA👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • #279 - Stellantis : Leur stratégie agentique 22.06.2026 28m
    Annabelle Gerard est VP of AI and Data Business Insights chez Stellantis, l'un des groupes leaders mondiaux de l'automobile, qui regroupe 14 marques dont Peugeot, Citroën, Fiat, Jeep, Chrysler et emploie 250 000 personnes à travers le monde.On aborde :🔥 La genèse de leur stratégie GenAI & agentique🔥 Leurs premières initiatives (gateway, FinOps, monitoring et cas d’usage)🔥 L’organisation de l’équipe et les choix technologiques🔥 Leurs challenges et leurs prochaines étapes (AI Garage, profil AI Business Process Lead, gouvernance)❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par ThoughtSpot, la solution spécialisée sur l’agentic analytics qui permet de faire de la BI et de l’analyse en langage naturel.👉 Regarder l’épisode avec François, leur Senior VP Product Management👉 Recevoir la synthèse de mon échange avec François👉 Contacter François directement sur LinkedIn📚 RESSOURCES- Le LinkedIn d'Annabelle- Le livre The Pheonix Project de Gene Kim- Pour recevoir le dossier sur les parcours des Head of Data & IA des plus belles boites, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Le département Data & IA chez Stellantis 02:24 La genèse de la stratégie agentique03:45 Les premières initiatives09:40 L’organisation de l’équipe14:24 Leur stack & architecture16:50 Leurs plus gros challenges24:22 Leurs prochaines étapes26:02 Sa ressource préférée27:10 Ce qui l'a le plus fait progresser🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#243 - La stratégie agentique de Carrefour#237 - Déployer la stratégie Data & IA chez Engie dans l’Industrie#214 - Adeo : Déployer la stratégie IA du Groupe (Leroy Merlin, Bricoman, Weldom…)👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • 🇪🇺 #278 - Tide: From Dashboards to Decision Boards with AI 17.06.2026 17m
    Tanmay Nagori is Head of Data & Analytics for Lending at Tide, the UK-based fintech unicorn. Tide helps SME businesses save time by providing banking, payment, administrative, and financial tools. Today, it is used by 1.8 million SMEs in the United Kingdom, India, Germany, and France.We cover :🔥 His journey from Analyst to Head of Analytics (Consulting, Amazon…)🔥 How the data team is organized globally and what stack they use🔥 The approach and tools they implemented to increase the business impact of analytics🔥 His view on how AI changes the role of the analytics team (from insights to actions)📚 RESOURCES- Tanmay’s LinkedIn Profile- The book "A Technique for Producing Ideas" by James Webb Young- The book "Thinking, Fast and Slow" by Daniel Kahneman🎬 CHAPTERS00:00 What's Tide?01:53 Tanmay’s journey05:39 Their main analytics projects08:19 Their stack10:50 His main challenges13:53 His career advice15:55 Resources he recommends🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE#8 - Marshmallow: Building the Data Analytics Team for a unicorn #6 - HelloFresh: Building and scaling a Product Analytics culture#2 - Deezer: How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused👋 MORE DATA CONTENT?1/ Follow me on LinkedIn here 🤳2/ Sign up for the newsletter (summaries, events) here 💌3/ Check out the podcast in video format on YouTube here 📹🎙 SUPPORT THE PODCAST FOR FREE1/ Subscribe 🔔2/ Leave a 5 stars review on Apple Podcasts here 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • #277 - Leboncoin : Leur nouvelle Stratégie Data 15.06.2026 32m
    Patrice Chaperon est Directeur Data, Infra et Plateforme chez Leboncoin, la marketplace que tout le monde connaît. Avant ça, Patrice a passé plus de dix ans chez Doctolib et Criteo, où il était notamment Head of Analytics.On aborde :🔥 Le changement de stratégie chez Adevinta, le groupe derrière Leboncoin🔥 La modernisation de leur plateforme data : Databricks, Coalesce Catalog, Confidence (by Spotify)…🔥 L’organisation de l’équipe Data : 60 personnes (Data Product Engineers, Data Analysts, Governance…)🔥 Leurs plus grosses difficultés et leurs prochains chantiers (exécution, IA…)❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par ThoughtSpot, la solution spécialisée sur l’agentic analytics qui permet de faire de la BI et de l’analyse en langage naturel.👉 Regarder l’épisode avec François, leur Senior VP Product Management👉 Obtenir une synthèse de l’épisode👉 Contacter François sur LinkedIn📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Patrice- Le LinkedIn de Marcel Dybalski- Le livre Factfulness de Hans Rosling🎬 CHAPITRES00:00 Le contexte de départ04:43 La refonte de leur stack data12:42 L’organisation data chez Leboncoin17:44 Leurs plus grosses difficultés27:43 Leurs prochaines étapes29:51 Ses reco de contenu  31:01 Ce que Patrice préfère dans la data🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#229 - Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le département Data chez Sorare#221 - Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • #276 - L’Oréal : Monter le département Data & IA Europe 08.06.2026 21m
    Eva Weber est Head of Data Office & Transformation Europe chez L’Oréal. Elle pilote le lancement de la nouvelle organisation Data & IA Europe du groupe, une équipe rattachée à la Finance avec pour objectif d’harmoniser les pratiques data entre les pays et d’accélérer les projets IA à l’échelle européenne.On aborde :🔥 Chantier #1 : Création d’une organisation Data & IA Europe rattachée à la Finance🔥 Chantier #2 : Réorganisation des équipes et change management🔥 Chantier #3 : Définition d’une roadmap commune et premiers cas d’usage🔥 Leurs plus grosses difficultés pendant ces chantiers : alignement, adoption et passage à l’échelle❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par ThoughtSpot, la solution spécialisée sur l’agentic analytics qui permet de faire de la BI et de l’analyse en langage naturel.👉 Regarder l’épisode avec François, leur Senior VP Product Management👉 Obtenir une synthèse de l’épisode👉 Contacter François sur LinkedIn📚 RESSOURCES- Le LinkedIn d'Eva- La newsletter Club Datalogy de Florence Haxel- Le podcast The AI Daily Brief- Le film Le Stratège (Moneyball, 2011)- Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, inscrivez-vous à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours d’Eva01:54 Le contexte chez L’Oréal03:42 Chantier #1 : Nouvelle organisation data & IA Europe05:57 Chantier #2 : Restructuration & change management10:01 Chantier #3 : Roadmap & premiers use cases14:50 Leurs plus grosses difficultés17:52 Leurs prochaines étapes18:42 Ses reco de contenu19:25 Son meilleur conseil🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#146 - L’Oréal : Mettre en place une Stratégie IA Génératives#173 - Klépierre : Transformer le département Finance via la Data#253 - Nestlé : Monter une équipe Data & IA technique👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • 🇪🇺 #275 - Marshmallow: Building the data analytics team at a unicorn 03.06.2026 32m
    Ina Vaduvescu is director of analytics at Marshmallow, the UK-based unicorn that offers affordable car insurance for newcomers to the UK. The scaleup raised $90 million in 2025 at a $2 billion valuation. She leads a team of 12 analysts and has spent the past few years building and structuring the analytics function.We cover :🔥 Her journey, from data analyst to director across startups and scale-ups🔥 How she structured a high-performing and standardized data team🔥 The KPI tree framework that was transformative to how they operate🔥 Their AI projects: AI analytics and customer support AI agent📚 RESOURCES- Ina’s LinkedIn profile- The newsletter TLDR- Lenny's Podcast🎬 CHAPTERS00:00 What's Marshmallow ?00:39 Ina's journey02:48 #1 - recruitment & stack10:23 #2 - better prioritization15:34 #3 - self-service & AI analytics21:55 #4 - AI project for customer support27:06 Their main challenges28:05 Their next steps30:04 The resources she recommends30:41 Her career advice🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE#7 - Flix: Leveraging data to scale operations #5 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing#2 - Deezer: How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused👋 MORE DATA CONTENT?1/ Follow me on LinkedIn here 🤳2/ Sign up for the newsletter (summaries, events) here 💌3/ Check out the podcast in video format on YouTube here 📹🎙 SUPPORT THE PODCAST FOR FREE1/ Subscribe 🔔2/ Leave a 5 stars review on Apple Podcasts here 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • Comment on a lancé DataGen : l’histoire complète 01.06.2026 15m
    Dans cet épisode, je vous raconte toute l'histoire de DataGen depuis le début : pourquoi j'ai eu envie de lancer un podcast, comment c'est devenu mon métier, avec qui je travaille au quotidien et quels sont les projets à venir. 🚀📚 RESSOURCES- La newsletter DataGen- Le podcast DataGen Europe🎬 CHAPITRES00:00 Mon parcours 00:59 La genèse de DataGen 03:21 Mon lancement à temps plein 05:56 L'arrivée de Flore-Anne07:44 Le lancement du Collectif avec Matthieu 10:26 2025 : l'année de la structuration 12:49 DataGen Europe 13:37 DataGen part aux USA🤩 AUTRE ÉPISODE QUE VOUS POURRIEZ AIMERBilan DataGen 2025 : 350 000€ de CA, 45 000 écoutes mensuelles, 3 top épisodes et une grosse news👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • #274 - ThoughtSpot : Déployer une Agentic Analytics Platform 27.05.2026 25m
    François Lopitaux est Senior VP Product Management chez ThoughtSpot, la solution de business intelligence spécialisée sur l'analyse de données en langage naturel grâce à l'IA et plus globalement sur l'Agentic Analytics. ThoughtSpot a été créé en 2012 et a été valorisé plus de 4 milliards de dollars lors de leur dernière levée de fonds en 2023. Ils sont utilisés par de très belles boîtes comme DoorDash, Lyft, Sephora aux US et Canal+ en France.On aborde :🔥 La genèse de ThoughtSpot et leur Agentic Analytics Platform🔥 Pourquoi les utilisateurs aiment la solution : solution moderne, mix BI et IA, embedded analytics🔥 Les clés pour déployer une solution Agentic Analytics (précision, context layer…)🔥 L'évolution du rôle du Data Analyst vers un enabler de l’Agentic Analytics Platform❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par ThoughtSpot, la solution spécialisée sur l’agentic analytics qui permet de faire de la BI et de l’analyse en langage naturel. Ils ont été valorisé plus de 4 milliards de dollars et sont utilisés par de très belles boîtes comme DoorDash, Lyft, Sephora aux US et Canal+ en France.👉 Obtenir une synthèse de l’épisode : https://go.thoughtspot.com/datagen👉 Contacter François sur LinkedIn📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de François- La newsletter de Sven Balnojan sur Medium- L’article de ThoughSpot qui résume notre échange : https://go.thoughtspot.com/datagen🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours de François02:44 La genèse de ThoughtSpot05:23 Pourquoi les clients adoptent ThoughtSpot09:00 Comment la solution se distingue15:06 Les clés pour déployer une solution Agentic Analytics20:41 L’évolution du rôle de Data Analyst22:39 La prochaine tendance de l’Agentic Analytics23:45 Ses ressources préférées24:56 Ce qu’aime François dans la data & l’IA🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#263 - Masterclass | Mettre en place une stratégie GenAI qui passe à l’échelle et génère du ROI avec Axel de Goursac, Partner AI Lead chez KPMG France#243 - Carrefour : Leur stratégie agentique#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • #273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex 25.05.2026 47m
    Cet épisode est le premier d’un nouveau format : le Talk Show DataGen. Trois leaders data & IA sont réunis pour débattre et échanger sur une tendance data & IA et sur l’actualité du marché.Dans ce premier épisode, on échange sur l'accélération de l'AI Analytics et son impact sur l'équipe Data Analytics avec :Juliette Duizabo, Head of Data chez PhotoroomÉdouard Flouriot, Directeur Data Analytics chez Sorareet Christelle Marfaing, ex-Head of Data chez Lydia puis chez May, aujourd'hui freelance Head of Data / Lead Data.On aborde :🔥 L'accélération de l’AI Analytics et comment ça se traduit concrêtement : Omni, Hex, Nao, Claude Code🔥 L’impact actuel sur l’équipe Analytics et ses nouvelles missions : fiabilité, outils data internes…🔥 Des insights exclusifs issus de la dernière étude du Modern Data Network (impacts salaires, ressenti des leaders data)🔥 Le futur de l’analytics : sans dashboards ? Sans Data Analysts ? Sans Head of Data ?💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancé 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 DataBird iciDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Juliette- Le Linkedin d'Edouard- Le Linkedin de Christelle- L’article How to finally trust Claude's advice d’Ole Lehmann- Le repo d'Antoine Sauvage- L’article Something Big Is Happening de Matt Shumer- L'article AI's effects on programming jobs- L’article LLM Wiki de Karphaty- L'article Five things I believe about the future of analytics de Tristan Handy- La newsletter d'Arthur Srz- Pour recevoir Les plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Ce qu'ils pensent de l'AI Analytics03:54 Insights issus du Modern Data Network10:40 Comment ça se matérialise ? Claude Caude, Omni, Hex…21:31 L’adoption massive de Claude Code25:28 Le nouveau rôle de l’équipe : la fiabilité29:27 L’équipe Analytics dans 5 ans34:03 Devenir “builder” ?🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#264 - Déployer un projet agentique au coeur du produit#221 : Comment l’ex-Head of Data d’Airbnb structure le département Data & IA chez Malt#236 : Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery#229 : Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le département Data chez Sorare#175 : Stack Open Source, Manager "doer" & S’adapter à la GenAI avec Christelle (ex-Lydia) et Blef ⚡👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • #272 - Masterclass | Scaler son programme de formation agentique avec Benoît, CEO @On train 20.05.2026 31m
    Benoît de La Porte est un expert sur le sujet de la formation tech, data et IA. Il a cofondé On train, l'agence spécialisée dans la formation sur-mesure sur les sujets tech, data, IA et qui travaille avec des belles boîtes comme Pierre Fabre, LVMH, Euronext, Sopra Steria et d'autres.Pour la deuxième fois sur le podcast, il partage son analyse du marché et ses recommandations pour accélérer la montée en compétences des entreprises sur ces sujets.On aborde :🔥 Les 4 freins à l'adoption de l'IA en entreprise (compétences, ROI, sécurité et souveraineté)🔥 Comment les lever par la formation et l’acculturation🔥 Le bon mix pour former 100% des collaborateurs : e-learning, ateliers métiers, mentoring🔥 Comment gamifier la formation IA pour maximiser l'engagement❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par On train, l'agence spécialisée dans la formation sur-mesure sur les sujets tech, data, IA et qui travaille avec des belles boîtes comme Pierre Fabre, LVMH, Euronext, Sopra Steria et d'autres.👉 Contacter Benoît sur LinkedIn ou par mail : benoit@on-train.com📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Benoît- La conférence d'Arthur Mensch à Polytechnique- la newsletter de McKinsey🎬 CHAPITRES00:00 État des lieux du marché01:44 Les 4 freins majeurs03:28 Frein #1 : Adoption & compétences05:14 Frein #2 : Coût et incertitude du ROI08:23 Frein #3 : Sécurité & confidentialité10:58 Frein #4 : Souveraineté & compétitivité économique16:42 Mix formation physique et e-learning22:51 Cadence de formation24:30 Gamifier l’expérience en formation27:20 Ce que propose On train29:38 Sa ressource préférée🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#264 - Gorgias : Déployer un agent IA au coeur du produit (15 ML Engineers & ML Analysts)#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe#137 - Masterclass | Former ses collaborateurs aux IA Génératives avec Benoît de La Porte👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • #271 - Exotec : Structurer l'équipe Data et préparer le Self-Service (organisation, stack, décentralisation) 18.05.2026 32m
    Gregory Vanuynsberghe est Head of Data chez Exotec, la pépite industrielle française qui produit des robots intelligents qui permettent d’automatiser les activités dans les entrepôts. Avant de rejoindre Exotec, Grégory était Directeur Analytics chez Decathlon où il encadrait plus de 100 profils Data Analysts.On aborde :🔥 Construire une relation de confiance avec les stakeholders🔥 Refondre la stack pour préparer le Self-Service et la décentralisation🔥 Décentraliser l’équipe avec des Data Analysts spécialisés par domaine🔥 Les plus grosses difficultés et les prochaines étapes (GenAI, dashboardless…)💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancé 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 DataBirdDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Grégory- Le livre Antifragile de Nassim Taleb- Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, inscrivez-vous à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours de Grégory03:12 Le contexte chez Exotec05:28 Chantiers #1 : Construire la confiance08:06 Chantiers #2 : Refondre l'architecture10:59 Leur stack13:51 Chantiers #3 : Décentraliser et spécialiser17:24 Leurs plus grosses difficultés26:02 Leurs prochaines étapes29:19 Les questions de la fin🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#229 - Comment l’ex-Head of Data d’Aircall structure le département Data chez Sorare#251 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing#198 - Swile : La nouvelle stratégie Data de la licorne#136 - Qonto : Scaler le département Data d’une licorne👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • #270 - Les outils de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux 11.05.2026 32m
    Charlotte Ledoux est une experte Data & AI Gouvernance, elle accompagne de très belles boîtes comme Pernod Ricard, Disney ou Printemps. En parallèle, elle crée du contenu sur LinkedIn sur ce sujet avec beaucoup de succès (+50K abonnés) et est identifiée par les leaders data comme l’experte n°1 sur la Data Gouvernance.On aborde :🔥 Le Data Catalog : rôle, solutions principales et comment structurer son benchmark🔥 La Data Quality : rôle, solutions principales et maturité actuelle des entreprises🔥 Le Semantic Layer : rôle et pourquoi on devrait le fusionner avec le Data Catalog pour alimenter les IA🔥 La consolidation du marché : CastorDoc racheté par Coalesce, Informatica racheté par Salesforce…💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?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.👉 Nous rencontrer ici📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Charlotte- Sa newsletter- Son jeu en ligne The CDO Game- L'article de Peter Baumann sur la perspective du marché des Data Catalogs- Pour recevoir les 10 outils Data & IA à suivre en 2025, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Qu'est-ce qu'un Data Catalog ?04:54 Les solutions principales07:05 Structurer son benchmark16:00 Qu'est-ce qu'un outil Data Quality ?17:40 Les solutions principales19:47 La maturité des entreprises22:35 Qu'est-ce qu'un Semantic Layer ?24:59 Le lien entre Semantic Layer et Data Catalog28:14 Les solutions principales29:06 La consolidation du marché30:47 Sa ressource préférée🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#254 - Les 5 tendances Data Gouvernance de 2026 avec Charlotte Ledoux#256 - Strategy Software : Accélérer le time-to-data avec un Semantic Layer Universel et la GenAI#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn) 💪👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • #269 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer chez Pierre Fabre 06.05.2026 17m
    Guilhem Jolly était Data Analyst pendant deux ans avant de devenir Analytics Engineer. Il travaille actuellement chez Pierre Fabre, un des leaders pharmaceutiques français. On aborde :🔥 Pourquoi l’Analytics Engineering est le “meilleur des deux mondes” entre tech et business🔥 Comment il s'est formé et a décroché immédiatement 3 opportunités (BetClic, Elevate, Pierre Fabre)🔥 Les compétences clés qu’il a acquises : SQL robuste, dbt, architecture médaillon et orchestration🔥 Ses missions actuelles chez Pierre Fabre : rapports de performance, flux de données et prospective marché💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.📚 Découvrir le programme du bootcamp ici🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBirdDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Guilhem- Le LinkedIn de Mathias Frachon (recruteur tech, live data sur les salaires)- Le LinkedIn de Benjamin Dubreu- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours de Guilhem03:04 Le bootcamp qu’il a suivi07:04 Ses nouvelles compétences08:51 Ses missions chez Pierre Fabre11:37 L’importance des pairs12:03 Son conseil pour réussir la transition DA > AE15:16 Ses side projects16:46 Ses reco de contenu🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #232 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Analytics Engineer en freelance chez Back Market#217 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer en freelance chez Lacoste#169 - Ex-Data Analyst, elle est passée Analytics Engineer en freelance👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • #268 - Criteo : Déployer des algorithmes en temps réel à l'échelle (ML & GenAI) 04.05.2026 22m
    Sarah Nogueira est Staff Machine Learning Lead chez Criteo, l'une des premières licornes françaises, spécialisée dans le marketing et le ciblage publicitaire sur les sites e-commerce. Elle dirige une équipe qui développe et met en production des modèles de Machine Learning dans le produit.On aborde :🔥 Le déploiement de leur premier LLM en production🔥 Leur cycle de développement ML du prototype à la mise en production🔥 Leur stack in-house et leurs plus gros enjeux : temps réel et qualité des résultas🔥 Ses principaux challenges en temps que manager : vélocité, staffing, coordination💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?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.👉 Nous rencontrer ici📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Sarah- Le blog de Criteo- La newsletter The Batch de DeepLearning.AI🎬 CHAPITRES00:00 Son parcours01:34 Le rôle de son équipe ML04:46 1er LLM en production06:16 Leur cycle de développement ML16:15 Leurs principaux challenges19:59 Ses reco de contenu21:01 Ce qui l’a le plus fait progresser🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#250 - Malt : Mettre en place une approche MLOps et LLMOps#196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • #267 - L’agentique accélère : quel impact pour l’équipe data ? Avec Blef 27.04.2026 34m
    Christophe Blefari a été Head of Data Engineering, Staff Data Engineer et Head of Data dans dans des startups et des grands groupes et il a cofondé Nao, un agent IA open source pour l’analytics.On aborde :🔥 L’accélération de l’agentique en 2026 : l'autonomisation des agents, OpenClaw…🔥 L’impact sur l’équipe Data (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists...)🔥 L'impact sur le Buy Versus Build : est-ce que ça devient rentable de développer certains outils en interne ?🔥 Le Context Engineering et pourquoi les data catalogues ont raté le coche💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?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.👉 Nous rencontrer ici📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Christophe Blefari- Sa newsletter Blef.fr- Sa boîte Nao- L’article I Taught My Dog to Vibe Code Games de Caleb Leak- Replay de leur meetup Agentic Analytics- Son épisode avec Alexis Blandin de Jolimoi- Pour recevoir les 10 outils Data & IA à suivre en 2025, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 L’accélération de l'agentique en 202603:49 L'impact sur les équipes Data18:11 Quelles boîtes sont matures ?21:13 L'impact sur le Buy vs Build29:59 Les reco de contenu de Blef🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#236 : Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery#242 - On décrypte 4 tendances Data & IA de 2026 avec Blef#249 : On décrypte la fusion Fivetran x dbt avec Blef👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • 🇪🇺 #266 - Flix: Leveraging data to scale operations 22.04.2026 26m
    Manoj Raghavan is a Staff Data Strategist at Flix, the affordable travel tech scaleup based in Germany, solving technology for long-distance buses and trains. Flix operates in 40+ countries, has 5,000 employees, including around 100 data & AI experts.We cover :🔥 Their data organisation: decentralized and with no central data leadership🔥 One of the main projects he worked on to improve customer experience: bus partner classification🔥 Their stack: AWS, Snowflake, dbt, Power BI…🔥 One of their main current challenges: build vs. buy when it comes to AI tools📚 RESOURCES- Manoj’s LinkedIn profile- The book of book Chip Huyen Designing Machine Learning Systems- The book of book Chip Huyen AI Engineering🎬 CHAPTERS00:00 What is Flix?02:38 Manoj's journey06:28 The Data team organization10:43 One of his main projects16:35 Their stack19:02 Their main challenges21:17 Their next step23:40 Resources he recommends24:42 His career advice🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE#6 - HelloFresh: Building and scaling a Product Analytics culture#5 - N26: Building and scaling the Data team for Marketing#1 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data👋 MORE DATA CONTENT?1/ Follow me on LinkedIn here 🤳2/ Sign up for the newsletter (summaries, events) here 💌3/ Check out the podcast in video format on YouTube here 📹🎙 SUPPORT THE PODCAST FOR FREE1/ Subscribe 🔔2/ Leave a 5 stars review on Apple Podcasts here 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • #265 - Back Market : Construire un Data Model robuste et scaler l’Analytics Engineering 20.04.2026 32m
    Matthieu Colin est Analytics Engineering Manager chez Back Market, la marketplace de produits reconditionnés présente dans 17 pays qui compte plus de 15M de clients.On aborde :🔥 La construction d'un data model robuste pour arrêter de “réinventer la roue” à chaque analyse🔥 Le passage d’un dbt “home-made” à dbt : tests de qualité, incremental et fondations pour scaler🔥 L’ouverture du data model à 35+ contributeurs : gouvernance, metadata et gestion du self-service🔥 La maîtrise des coûts BigQuery et la stabilisation de la stack grâce au monitoring et à la CI/CD💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancé 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 DataBirdDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Matthieu- La newsletter du fondateur de dbt- La newsletter Blef.fr- Pour recevoir la liste des plus gros challenges des leaders data invités sur DataGen, inscrivez-vous à notre newsletter ici.🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours de Matthieu02:08 Chantier #1 : Le Data Model03:31 La stack06:02 Chantier #2 : Ouvrir le data model08:52 Chantier #3 : Qualité et metadata13:48 Chantier #4 : Maîtriser les coûts16:59 Chantier #5 : Stabilité de la stack19:27 Leur organigramme data22:22 Leurs plus grosses difficultés25:17 Leurs prochaines étapes29:54 Les reco de contenu de Matthieu30:34 Son meilleur conseil🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#245 - Masterclass | Mettre en place dbt avec Matthieu Rousseau, CEO & Data Engineer chez Modeo#174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service#150 - Back Market : Re-centraliser l’équipe et la stratégie Data (organigramme, stack…)👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • Redif Top 10 : Informatica - Préparer ses données pour l’IA 15.04.2026 23m
    Are Hegdal est un Expert Data Management. Il travaille chez Informatica depuis 5 ans et est dans la data depuis presque 20 ans. Informatica est un leader mondial du secteur du Data Management. Ils ont été rachetés 8 milliards de dollars par Salesforce en 2025.On aborde :🔥 La genèse et les grandes briques d’Informatica (Intégration, Vision 360°, Data Quality…)🔥 Leur positionnement sur le marché (plateforme globale, approche neutre, R&D…)🔥 2 cas d’usage Data & GenIA dans la Pharma et l’Assurance🔥 L’impact de la GenAI sur Informatica depuis quelques années❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Informatica, leader mondial du Data Management utilisé par des grands groupes comme Sanofi, Apple mais aussi des plus petites comme Garance en France.👉 S’inscrire aux cafés de la data d’Informatica👉 Contacter Are sur LinkedIn📚 RESSOURCES- Le LinkedIn d'Are- Le podcast Business de McKinsey- Le podcast Business du BCG- L'édition spéciale "Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025" de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Informatica en quelques mots02:07 Les grandes briques d’Informatica05:04 Son positionnement face aux concurrents08:51 Les types de clients10:21 2 cas d’usage : Pharma et Assurance17:10 L’impact de la GenAI sur Informatica20:32 Leurs webinars Data Management21:03 La reco de contenu d’Are🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#205 - La Lead Data Scientist de Pernod Ricard partage sa stratégie (orga, stack, projets)#168 - Comprendre les rôles clés de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (30K abonnés LinkedIn)#144 - Mettre en place une Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux (20K abonnés LinkedIn)👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
  • Redif Top 10 : Gorgias - Mettre en place une approche Self-Service Analytics grâce aux IA Génératives 13.04.2026 37m
    Elliot Trabac est Senior Data Analytics Engineering Manager chez Gorgias, la scaleup qui propose une plateforme d’IA conversationnelle permettant aux e-commerçants de mieux gérer leur support client. Aujourd’hui ils comptent plus de 15 000 clients.On aborde :🔥 Le contexte et le déploiement du Self-Service Analytics grâce aux GenAI🔥 Leur stack data (Dot Ai, Omni…)🔥 L’un des avantages clés du Self-Service🔥 L’organisation de l’équipe, les difficultés, etc.❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Keyrus, le cabinet de conseil spécialisé sur la Data et l'IA.👉 Découvrir la masterclass Mettre en place une Data Analytics Factory👉 Recevoir leur livre blanc qui reprend l’approche présentée dans le détail👉 Contacter Brahim sur LinkedIn ou par mail : brahim.abdesslam@keyrus.com📚 RESSOURCES- Le LinkedIn d’Elliot- La chaîne YouTube de Dave Ebbelaar, fondateur de Datalumina🎬 CHAPITRES00:00 Générique00:28 Gorgias en quelques mots05:42 Le contexte autour du projet09:10 Comment il s’insère dans la stratégie Analytics ?13:23 L’outil utilisé15:50 Le déploiement19:59 Leur stack Self-Service Analytics & GenAI25:26 L’avantage clé du Self-Service Analytics : l’Observabilité27:13 L’organisation de l’équipe pour déployer ce projet32:06 Les difficultés qu’a rencontrées Elliot34:02 Les prochaines étapes pour ce projet34:49 Les questions de la fin (ressources, conseils…)🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#178 - On décrypte 3 tendances Data de 2025 avec Christophe Blefari (aka Blef.fr)#158 - CastorDoc : Data Catalog + GenAI = Self-Service Analytics#90 - Ovrsea : Mettre en place une approche Self-Service💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancé 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 semainesDataGen a lancé ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.