Marie n'a jamais voulu choisir entre ambition professionnelle et soif de liberté. Alors elle a tout combiné.

Diplômée de l'ESSEC, elle démarre dans le conseil en stratégie en Allemagne, convaincue que c'est sa voie. Mais rapidement, la frustration grandit : trop de politique, pas assez d'objectivité. C'est cette soif de logique qui la pousse vers la data en pleine pandémie.

Pari risqué qui finit par payer. Elle décroche son premier poste de data analyst chez Papernest, devient manager en un an, puis rejoint Dougs comme première personne data avec pour mission de construire toute la stratégie from scratch. Et au moment où tout semble rouler, elle décide de tout arrêter pour partir un an faire le tour de l'Europe à vélo.

——— MARIE LEFEVRE —————

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————— PARTIE 1/3 : PARCOURS —————

(00:00) Intro + présentation

(02:37) Parcours ESSEC et conseil en stratégie

(06:23) Reconversion data pendant le COVID

(10:41) Peurs et appréhensions dans la transition

(15:22) Se sentir débordée par les demandes

(19:30) C'est quoi concrètement le job de data analyst ?

(26:31) Comment on fait de la data concrètement ?

(35:18) Arrivée chez Dougs pour construire la data from scratch

(42:05) Construire une stack data avec des compétences limitées

(51:27) Comment prioriser sa liste de demandes

(59:02) Définir ce que c'est la data chez Dougs

(01:01:25) Recruter et faire grandir l'équipe

(01:08:15) Pourquoi partir faire le tour de l'Europe à vélo

(01:16:05) Ce qu'elle ramène du voyage - confiance et relativisation

(01:21:00) Redéfinir son rôle au retour

(01:24:22) Comment est arrivé le management

(01:29:03) Erreurs en tant que manager débutant

(01:35:14) Comment monter une équipe data

(01:39:42) L'art de dire non dans la data

(01:43:38) Évolution salariale dans la data

————— PARTIE 2/3 : ROLL-BACK —————

(01:51:06) Le projet complexe du calcul des primes commerciales

(01:53:22) Pourquoi c'est un bourbier - exceptions et cas particuliers

(01:56:04) Comment gérer cette complexité avec transparence

(01:58:15) Autonomiser les équipes face aux données critiques

————— PARTIE 3/3 : STAND-UP —————

(01:59:19) Comment construire une architecture data fiable et robuste

(02:00:53) Les outils - Airflow, Fivetran/Airbyte, BigQuery

(02:03:12) DBT pour orchestrer les transformations SQL

(02:08:20) Le star schema comme fondation

(02:12:40) Tests et robustesse de la pipeline

(02:20:39) Ressources recommandées

(02:22:30) Le conseil ultime de Marie

————— RESSOURCES —————

Podcast Data Gen (Robin Conquet)

Newsletter Data Engineering (Christophe Blefari - blef.fr)

Coursera pour la formation SQL et Python

Outils : DBT, Airflow, Fivetran, Airbyte, BigQuery, Metabase, Looker Studio

————— 5 ÉTOILES —————

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