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DataGen

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著者: Robin Conquet
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このコンテンツについて

DataGen est un podcast qui permet de comprendre les stratégies data des plus belles boîtes en France. Je m'appelle Robin Conquet et chaque semaine j'invite un expert de la data pour décrypter ses problématiques. BlaBlaCar, Doctolib, Pernod Ricard, Deezer et bien d'autres, dans ce podcast, tu découvriras comment les entreprises qui réussissent utilisent la data.

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Robin Conquet
マネジメント・リーダーシップ リーダーシップ 経済学
エピソード
  • #217 - Ex-Data Analyst, il est devenu Analytics Engineer en freelance chez Lacoste
    2025/07/16

    Adil Soundardjee était Data Analyst pendant 3 ans au sein du comité des JO. Il s’est spécialisé en Analytics Engineering grâce à une formation continue et travaille aujourd’hui pour Lacoste.


    On aborde :


    🔥 Son parcours : de Data Analyst à Analytics Engineer en freelance

    🔥 Le bootcamp Analytics Engineering qu’il a suivi

    🔥 Ses conseils pour réussir sa transition vers l’Analytics Engineering

    🔥 Comment il a trouvé sa mission chez Lacoste en freelance


    💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On 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 DataBird


    DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn d'Adil

    - Les formations de dbt Labs

    - L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Le parcours d'Adil

    02:55 Bootcamp ou formations en ligne ?

    06:21 Le Bootcamp qu’il a suivi

    07:34 Comment il a trouvé sa mission

    10:59 Les conseils d'Adil

    12:03 Le marché du freelancing

    13:03 Ses ressources préférées


    🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #199 - Ex-Data Analyst, elle est devenue Full-Stack Data Analyst en freelance

    #174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

    #154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service


    💪 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.


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    15 分
  • #216 - Datadog : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
    2025/07/14

    Marguerite Vial est l’ex-Analytics Engineering Manager de Datadog, une entreprise tech américaine fondée par deux français cotée à la bourse de NY. Aujourd’hui, l’entreprise compte plus de 6 500 employés et est présente dans 33 pays dans le monde.


    On aborde :


    🔥 Le contexte autour de la mise en place de l’Analytics Engineering et du Self-Service

    🔥 Comment ils s’y sont pris : benchmark, Metabase, reportings, formation, dbt…

    🔥 Les plus gros challenges rencontrés : priorisation, diversité des utilisateurs

    🔥 La décentralisation progressive de leur organisation et leur stack data


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    DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Marguerite

    - Le podcast Data Skeptic

    - L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter


    🎬 CHAPITRES


    00:00 Datadog en quelques mots

    01:24 Le parcours de Marguerite

    02:34 Le contexte

    08:21 La mise en place de dbt

    09:56 Leur stack

    10:43 Leurs plus gros challenges

    11:55 Décentralisation et nouvelle orga

    14:21 Le bilan de Marguerite

    15:43 Son nouveau rôle de Software Engineer

    16:43 Ses ressources préférées


    🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #191 - Tableau : Mettre en place une stratégie Self-Service Analytics

    #174 - Qonto : Adopter une approche Analytics Engineering & Self-Service

    #154 - Doctolib : Mettre en place une approche Analytics Engineering et Self-Service


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    19 分
  • #215 - Le CEO d’Airbyte partage sa vision (Open Source, GenAI, Souveraineté)
    2025/07/09

    Michel Tricot est CEO et co-fondateur d'Airbyte, l’un des outils d’ingestion modernes leader sur le marché. Leur dernière levée de fonds en 2021 s'élève à 150 millions de dollars avec une valorisation à 1.5 milliards de dollars.


    On aborde :


    🔥 La genèse d'Airbyte et le choix de l’Open Source

    🔥 Le positionnement actuel d’Airbyte par rapport aux concurrents

    🔥 L’impact de la GenAI : données non structurées, ingestion pour le Software Engineering

    🔥 L’autre tendance que Michel suit de près : l’enjeu de la souveraineté


    ❤️ PARTENAIRE


    Ce podcast est rendu possible par Airbyte, l'outil d'ingestion moderne open source.

    👉 Découvrir la solution

    👉 Contacter Michel sur LinkedIn


    📚 RESSOURCES


    - Le LinkedIn de Michel

    - Le livre High Output Management d’Andy Grove (ex-CEO d'Intel)


    🎬 CHAPITRES


    00:48 La genèse d’Airbyte

    02:36 Sa stratégie Open Source

    05:50 Ses avantages

    10:02 La version 1.0

    12:26 La tendance des IA génératives

    16:39 L’enjeu de la souveraineté

    18:41 Monter une licorne Data : France vs USA ?

    19:59 Le livre recommandé par Michel


    🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER


    #203 - Masterclass | Mettre en place une Modern Data Stack avec Matthieu Rousseau

    #186 - On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)

    #175 - Stack Open Source, Être Manager "doer" & S’adapter à la GenAI avec Christelle (ex-Head of Data @Lydia) et Blef


    💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGEN


    On a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.

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    🎙 Regarder l’épisode 151 Devenir Analytics Engineer en 6 semaines avec DataBird


    DataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et donc touche une commission sur les inscriptions. 🙂


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    21 分

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