Ces plateformes sont au coeur de nos vies, et on se rend pas compte de tout ce qu'ils savent sur nous... Vous pensez quoi de cette nouvelle série de vidéo ? Je vais mettre tous les codes sur Github à la fin de la série des 10 vidéos. Merci encore à mon petit placement de soutenir mon travail, cliquez ici bit.ly/3FKtuuI :)
C'est très intéressant. Quitte à avoir fait ce travail de carto, je pense qu'un notebook avec le code permettant à chacun d'aller explorer ses propres données pourrait te faire remonter des stats intéressantes par des viewers bidouilleurs (bon et ça serait toujours du code sympa à lire pour les amateurs). C'est juste une idée pour rendre le tout un poil plus participatif, comme on disait y'a 10 ans.
Dans une partie 3 faudra faire des algo de prédiction pour voir ce que tu va dépenser dans un ans, les produits le plus susceptibles que tu va acheter, et d'autre corrélation un peu chelou 😉 du genre la pluie le beau temps etc
@@DefendIntelligence Si tu as besoin de personnes pour bosser avec toi là dessus je suis très chaud pour bosser avec toi dessus (Je suis docteur en IA, CIFRE)
Ce format de vidéo est cool et les visualisations sont soignées. Parcontre je ne saisis pas pourquoi on devrait être étonné de certaines choses énoncées dans la vidéo. "Uber connaît l'endroit de la première fois où je me suis inscrit sur l'application", grand bien leur fasse "Uber connaît la localisation de chaque endroit où on a ouvert l'application" A la rigueur ça c'est intéressant de le savoir mais en même temps le but de l'appli c'est de trouver des chauffeurs autour de toi. "J'ai dépensé 4 smics sur Uber, c'est fou", oui enfin c'est depuis 2017 ce comptage donc finalement pas si étonnant que ça. Bilan : C'est intéressant, bien monté et le sujet est très bien analysé mais on a l'impression que le discours est surjoué un peu.
Je suis d'accord aussi, faut relativiser 4 smics depuis 2017, si tu prends en compte l'essence, assurance vehicule, stationnement, l'entretient vehicule, les éventuelles pannes et accidents, les PV, sans compter la décote du vehicule et bien... c'est le tarif, et on pas besoin de faire du machine learning pour le vérifier, tu va voir sur ton relevé de compte bancaire et tu utilise le symbole + de la calculette.
Salut ! Ça fait ≈3mois que je regarde t'es vidéos régulièrement et franchement pour un ado comme moi (ou peu importe) c'est top, vraiment continue comme ça 👍👌
Moi je trouve cela très intéressant ! Si jamais tu es chaud faire un script d'anonymastion des données sensible je suis chaud partager mes données utilisateurs. Je pense qu'avec le public que tu as tu peux reconstruire une petite DB utilisateurs avec peut-être 100 voir 1000 données utilisateurs. On pourrait estimer ce qu'uber peut potentiellement faire comme analyse de classification de clients au départ du croisement des données utilisateurs
très intéressant ! Juste deux petites infos. C'est pas quatre smic que tu as donnés à Uber parce que derrière tu as quand même (un peu) rémunéré les livreurs, les restaurants, les chauffeurs etc.… c'est plus exact de dire que tu as dépensé quatre SMIC sur Uber. Enfin, petite technique pour les gens qui sont nuls en informatique, si vous payez via PayPal, vous pouvez retrouver le montant total dans les autorisations que vous avez accordées sur PayPal. Là, le montant qui est passé de votre compte PayPal à Uber est disponible.
Vidéo très interessante, hate de voir la suite 😃 Ne sachant pas coder j'ai analysé les fichiers avec Excel et tableau. Pour la partie Eats, en croissant les données de deux fichiers il est possible de savoir combien d'euro on a dépensé dans chaque restaurant.
Salut Defend, sympa cette vidéo et hâte de voir la suite de la série. Le rendu sur les maps est vraiment très cool qu'est ce que tu utilises comme technologie pour avoir ce rendu?
Vidéo vraiment intéressante qui nous informe sur l’utilisation de nos données par une très grosse entreprise et très popularisé partout via leur applications comme Uber ! Bon format de vidéo
J'adore ce genre de vidéos, et à vrai dire je m'oriente vers ce genre de chose professionnellement. Mais j'aimerai beaucoup que tu fasses des parties sur les solutions à ça, genre comment gérer nos données correctement.
Les infos sont ultras intéressantes bravo pour ton travail, je te découvre après le underscore_ ou tu es passé. Bravo je m'abonne je mets la cloche hâte de voir la suite ! Mais c'est cool je peux me mater déjà toutes tes anciennes vidéos pour attendre, miam miam !
La notification qui fait plaisir ! Le sujet qui fait plaisir ! Et quelle coïncidence, je suis justement en train de faire de la data analysis sur mes données médicales ! Merci 🙏 pour ton super taf 👍
Intéressant même si je trouve qu'on a beaucoup trop tendance à attaquer leur système. Si par exemple pour Uber Eats on décide de prendre un tacos XL tous les trois jours, ça part d'un choix personnel. Forcément qu'on aura une courbe cumulative élevée, c'est de la logique et pour éviter qu'elle ne continue d'augmenter autant bah... on arrête de commander et on prend des décisions propres à sa situation. Faut arrêter de s'insurger sur 1000euros de commandes. Pourquoi ne pas ramener ces valeurs à une moyenne mensuelle et comparer avec les dépenses moyennes en nourriture d'un français ? Pas très recherché sur ce point là
Excellent sujet et format ! Vivement l’épisode 2. Je me suis fait la même démarche avec mes données Amazon il y a quelques temps: ça donne le tournis ! Tout le monde devrait de temps en temps demander à récupérer ses données perso: une bonne claque pour sa conscience.🥴
Très intéressante ta vidéo. Bon, moi j'utilise une méthode bien plus rudimentaire pour comptabiliser mes dépenses Uber (et toutes mes dépenses en fait) : un tableur Excel avec une ligne pour chaque dépense. Et bien sûr la colonne du "Débiteur" qui va bien. Ça fait peur lorsqu'on fait la somme de toutes les lignes avec Débiteur = UBER... Conclusion : j'utilise les transports en commun sauf exception 😂
Très bon format Pourrais tu sur une vidéo spéciale nous montrer comment tu as traité les données brutes pour les rendent exploitable Vivement la suite Et les autres services à analyser
Super vidéo très clair ! D’ailleurs j’ai déjà téléchargé mes données personnelles sur plusieurs applications de réseau sociaux et c’était plutôt intéressant. J’espère que tu te porteras sur ce sujet aussi
Très intéressant, juste pour le son, je conseille un petit micro cravate ou quelque chose du genre pour les plans à distance, ca fait un peu bruit sourd actuellement !
Excellente vidéo ! Très instructif ! J’ai hâte de regarder les prochaines vidéos ! Mon père étant chauffeur Uber depuis quelques années, tu m’as donné envie d’explorer ses données mdrr, c’est doit être très intéressant ! Qu’as-tu utilisé pour faire les cartes ? Elles sont super stylées !
J'aime beaucoup tes vidéos en revanche, faire de la sponso pour de l'investissement financier je ne cautionne vraiment pas, j'imagine que la compensation était à la hauteur. Mais j'estime qu'il y a des choses que les influenceurs (non spécialisé dans ces domaines) ne doivent pas promouvoir (dans le sens où énormément de personnes y perdent). Je te conseillerai de sélectionner un peu plus tes sponsors quitte à "faire rentrer moins d'argent" mais être un peu plus "éthique".
@@DefendIntelligence j'étais dans live sur Twitch lorsque tu avais demandé de faire un vote. C'était avant les vacances du coup ça a bien avancé 👍🏽 en tt cas bonne vidéo et une bonne façon de se servir des infos RGPD. ;)
Vraiment excellent ce nouveau contenu, je te soutiens et t'encourage à continuer. Point à améliorer: le son, on sent qu'il y a de la qualité mais perso je le trouve pas assez clair. 😀
Ca fait peut-être peur mais ça ne me surprend pas vraiment. Si seulement on pouvait être sûr que ces données ne soient pas partagées/vendues... En totu cas merci, superbe vidéo hate de voir la suivante.
Depuis que j'ai vu que la série Harmonique diverge que j'ai eu la confirmation que rien ne doit être sous estimé, surtout les petites dépenses de gauche à droite .... Bonne vidéo !
Super intéressant, ça sensibilise bien sur l'exploitation des données ! ça fait écho aux données des livreurs qui seraient utilisé pour entrainer des bot de livraison automatique (et au fait qu'ils sont pas du tout rémunéré pour la production de ces données)... Sinon très classe les cartes ! Et vive la RGPD :D !!
Noice ! Vivement la suite, je suis vraiment curieux de ce que tu vas tirer des autres plateformes. J'avais téléchargé mes données facebook et insta qui représentaient environ 4 gb chacune, mais google ça représentait 28gb ! J'en revenais pas, c'est le boss final du game des données, vas y pour traiter une masse pareille haha
Je t'ai connu avec micode top un abonné en plus. Pour savoir combien je dépense avec uber eats je vois le total dans mon historique PayPal c'est comme ça que je sais combien j'ai dépensé
Trop lourd hate de voir les autres plates-formes ! Et ça glow up sale tes videos mec 🙏
Ces plateformes sont au coeur de nos vies, et on se rend pas compte de tout ce qu'ils savent sur nous... Vous pensez quoi de cette nouvelle série de vidéo ? Je vais mettre tous les codes sur Github à la fin de la série des 10 vidéos. Merci encore à mon petit placement de soutenir mon travail, cliquez ici bit.ly/3FKtuuI :)
Très intéressant ! Mention spéciale pour le storytelling :)
J’ai appris mes leçons professeur ? 😁
@@DefendIntelligence en net progrès :p
C'est très intéressant. Quitte à avoir fait ce travail de carto, je pense qu'un notebook avec le code permettant à chacun d'aller explorer ses propres données pourrait te faire remonter des stats intéressantes par des viewers bidouilleurs (bon et ça serait toujours du code sympa à lire pour les amateurs). C'est juste une idée pour rendre le tout un poil plus participatif, comme on disait y'a 10 ans.
Le pro donne son avis attention !!!! 🥁🥁🥁 Et c'est gagné !!!!!!
Dans une partie 3 faudra faire des algo de prédiction pour voir ce que tu va dépenser dans un ans, les produits le plus susceptibles que tu va acheter, et d'autre corrélation un peu chelou 😉 du genre la pluie le beau temps etc
On va faire ça dans la partie 2 justement :)
@@DefendIntelligence Si tu as besoin de personnes pour bosser avec toi là dessus je suis très chaud pour bosser avec toi dessus (Je suis docteur en IA, CIFRE)
On en veut beaucoup plus de ce type de vidéo !!! Et plus longue 😀
Ça va dépendre du watchtime 👀👀
Plus longue c est bien
En gros tu as eu la somme de ce que tu as dépensé. Extraordinaire ! Tu vas faire tomber Uber !
Et la, j'imagine les degats d'un leak doctolib. Superbe vidéo, ça donne envie de prendre ses propres données et de jouer avec.
J’adore ce format et j’ai hâte pour la partie 2
Bravo pour la vidéo! vivement l'épisode 2 pour les algo d'uber.
Du très lourd 🔥 Super concept avec une qualité au top, et très motivant pour les gens qui hésites à se lancer dans la data 👍
Vraiment grave intéressant cette série qui commence
Ce format de vidéo est cool et les visualisations sont soignées. Parcontre je ne saisis pas pourquoi on devrait être étonné de certaines choses énoncées dans la vidéo. "Uber connaît l'endroit de la première fois où je me suis inscrit sur l'application", grand bien leur fasse "Uber connaît la localisation de chaque endroit où on a ouvert l'application" A la rigueur ça c'est intéressant de le savoir mais en même temps le but de l'appli c'est de trouver des chauffeurs autour de toi. "J'ai dépensé 4 smics sur Uber, c'est fou", oui enfin c'est depuis 2017 ce comptage donc finalement pas si étonnant que ça.
Bilan : C'est intéressant, bien monté et le sujet est très bien analysé mais on a l'impression que le discours est surjoué un peu.
Je suis d'accord aussi, faut relativiser 4 smics depuis 2017, si tu prends en compte l'essence, assurance vehicule, stationnement, l'entretient vehicule, les éventuelles pannes et accidents, les PV, sans compter la décote du vehicule et bien... c'est le tarif, et on pas besoin de faire du machine learning pour le vérifier, tu va voir sur ton relevé de compte bancaire et tu utilise le symbole + de la calculette.
Tes vidéos se professionnalisent de plus en plus par rapport à il y a quelques mois, qualité qu'elles ont est juste monstrueuse. Sincèrement, bravo !
je ne suis pas utilisateur uber mais c'est vraiment très interessant.
Super concept, hate de voir la suite
Salut ! Ça fait ≈3mois que je regarde t'es vidéos régulièrement et franchement pour un ado comme moi (ou peu importe) c'est top, vraiment continue comme ça 👍👌
J'adore la construction de la vidéo ! Hate de voir la partie 2
Je suis le représentant national des chauffeurs VTC.
Je travaille sur ces questions de DATA et votre vidéo explique bien la situation.
Je viens de découvrir ta chaîne, c'est top. Vraiment kiffante la vidéo !
Grave lourd, hâte de voir la partie Algo !
Sympa le format ! Pas très long et donc facile à consommer
Moi je trouve cela très intéressant !
Si jamais tu es chaud faire un script d'anonymastion des données sensible je suis chaud partager mes données utilisateurs.
Je pense qu'avec le public que tu as tu peux reconstruire une petite DB utilisateurs avec peut-être 100 voir 1000 données utilisateurs. On pourrait estimer ce qu'uber peut potentiellement faire comme analyse de classification de clients au départ du croisement des données utilisateurs
très intéressant ! Juste deux petites infos. C'est pas quatre smic que tu as donnés à Uber parce que derrière tu as quand même (un peu) rémunéré les livreurs, les restaurants, les chauffeurs etc.… c'est plus exact de dire que tu as dépensé quatre SMIC sur Uber. Enfin, petite technique pour les gens qui sont nuls en informatique, si vous payez via PayPal, vous pouvez retrouver le montant total dans les autorisations que vous avez accordées sur PayPal. Là, le montant qui est passé de votre compte PayPal à Uber est disponible.
Vidéo très interessante, hate de voir la suite 😃
Ne sachant pas coder j'ai analysé les fichiers avec Excel et tableau. Pour la partie Eats, en croissant les données de deux fichiers il est possible de savoir combien d'euro on a dépensé dans chaque restaurant.
Hyper intéressante cette vidéo, hâte de voir la partie 2 et les autres plateformes !
Salut Defend, sympa cette vidéo et hâte de voir la suite de la série. Le rendu sur les maps est vraiment très cool qu'est ce que tu utilises comme technologie pour avoir ce rendu?
En grande partie plotly et Kepler
Merci beaucoup 😃
Vidéo vraiment intéressante qui nous informe sur l’utilisation de nos données par une très grosse entreprise et très popularisé partout via leur applications comme Uber ! Bon format de vidéo
J'adore ce genre de vidéos, et à vrai dire je m'oriente vers ce genre de chose professionnellement. Mais j'aimerai beaucoup que tu fasses des parties sur les solutions à ça, genre comment gérer nos données correctement.
Super intéressant ! Hâte de voir la suite comme d'hab !
Concept génial! Merci! Lâches pas 👊🏻🙏🏻🤙🏻
Les infos sont ultras intéressantes bravo pour ton travail, je te découvre après le underscore_ ou tu es passé. Bravo je m'abonne je mets la cloche hâte de voir la suite ! Mais c'est cool je peux me mater déjà toutes tes anciennes vidéos pour attendre, miam miam !
Super concept ! J’attends la suite avec impatience
Très intéressant, on en apprend chaque fois un peu plus, merci 👍🏼 !!
La notification qui fait plaisir !
Le sujet qui fait plaisir !
Et quelle coïncidence, je suis justement en train de faire de la data analysis sur mes données médicales !
Merci 🙏 pour ton super taf 👍
Super intéressant comme vidéos continues !!
Elle est vraiment cool ta chaine ! Merci de partager tout ça avec nous :)
Je te suis depuis le twitch leak. Franchement c'est du lourd
Waouh!! comment j'ai fait pour ne pas te suivre depuis chef!!!! Merci beaucoup pour cette vidéo, hâte de voir la suite de la série.
Intéressant même si je trouve qu'on a beaucoup trop tendance à attaquer leur système. Si par exemple pour Uber Eats on décide de prendre un tacos XL tous les trois jours, ça part d'un choix personnel. Forcément qu'on aura une courbe cumulative élevée, c'est de la logique et pour éviter qu'elle ne continue d'augmenter autant bah... on arrête de commander et on prend des décisions propres à sa situation. Faut arrêter de s'insurger sur 1000euros de commandes. Pourquoi ne pas ramener ces valeurs à une moyenne mensuelle et comparer avec les dépenses moyennes en nourriture d'un français ? Pas très recherché sur ce point là
Incroyable maintenant on veut la vidéo analyse avec des explications détaillées ✔
Excellent sujet et format ! Vivement l’épisode 2.
Je me suis fait la même démarche avec mes données Amazon il y a quelques temps: ça donne le tournis !
Tout le monde devrait de temps en temps demander à récupérer ses données perso: une bonne claque pour sa conscience.🥴
Franchement très bonne vidéo, c'est pas du tout long même 15 minutes je pense que ça reste encore court pour tel travail 😉
Let's go on attends la suite
Dans l'appli il y a l'historique de toutes ses courses, il suffit d'en faire la somme non ? (pour connaitre le montant total dépensé)
Franchement super vidéo, ça fait vraiment du bien ce type de contenu sur youtube. Merci !
Super vidéo !! On en veut plus 💪🏼
Intéressante et pertinente comme vidéo
J'aime beaucoup. Bonne continuation.
Très intéressante ta vidéo.
Bon, moi j'utilise une méthode bien plus rudimentaire pour comptabiliser mes dépenses Uber (et toutes mes dépenses en fait) : un tableur Excel avec une ligne pour chaque dépense.
Et bien sûr la colonne du "Débiteur" qui va bien.
Ça fait peur lorsqu'on fait la somme de toutes les lignes avec Débiteur = UBER...
Conclusion : j'utilise les transports en commun sauf exception 😂
Sincèrement c'est génial ! Les Datas c'est cool bordel ! Un poil vieux pour reprendre des études d'ingé mais ca donne envi !
Je vois la video en retard, elle était cool !
Très intéressante comme vidéo. Quelles outils de data visualization as-tu utilisé pour les graphiques et les cartes.
Très bon format
Pourrais tu sur une vidéo spéciale nous montrer comment tu as traité les données brutes pour les rendent exploitable
Vivement la suite
Et les autres services à analyser
Tout est dans le code sur GitHub pour les details😊😊
@@DefendIntelligence merci pour ta bienveillance
Super vidéo très clair ! D’ailleurs j’ai déjà téléchargé mes données personnelles sur plusieurs applications de réseau sociaux et c’était plutôt intéressant. J’espère que tu te porteras sur ce sujet aussi
Top franchement le nouveau concept ! Ca fait retomber dans les amours de jeunesse !
Au top !! Continue comme ça !!
Très bonne idée de série de vidéos
très intéressant, hâte de voir la suite!
La vidéo est stylé et la démarche très pertinente. J'aimerais bien te voir faire un live où tu analyse les données avec du code en direct !
C'est juste génial .
Génial mec ! On attends la suite !!
Ultra interressant trop hâte de voir les prochains episodes
c'est top bg, continue !
Très intéressant, juste pour le son, je conseille un petit micro cravate ou quelque chose du genre pour les plans à distance, ca fait un peu bruit sourd actuellement !
J'avais jamais pensé à utiliser la RGPD pour en faire des projets perso !
Super vidéo en tout cas gros GG à toi
Excellente vidéo ! Très instructif ! J’ai hâte de regarder les prochaines vidéos !
Mon père étant chauffeur Uber depuis quelques années, tu m’as donné envie d’explorer ses données mdrr, c’est doit être très intéressant !
Qu’as-tu utilisé pour faire les cartes ? Elles sont super stylées !
Incroyable ! On attend avec impatience la suite eheh
J'aime beaucoup tes vidéos en revanche, faire de la sponso pour de l'investissement financier je ne cautionne vraiment pas, j'imagine que la compensation était à la hauteur. Mais j'estime qu'il y a des choses que les influenceurs (non spécialisé dans ces domaines) ne doivent pas promouvoir (dans le sens où énormément de personnes y perdent). Je te conseillerai de sélectionner un peu plus tes sponsors quitte à "faire rentrer moins d'argent" mais être un peu plus "éthique".
Le point est noté merci!
@@DefendIntelligence Merci à toi pour ton taff !
Tjrs au top 👍🏽 ! Et sympa les petits ours ;)
Ah je pensais que personne n’allais le remarquer 👀😁😁
@@DefendIntelligence j'étais dans live sur Twitch lorsque tu avais demandé de faire un vote. C'était avant les vacances du coup ça a bien avancé 👍🏽 en tt cas bonne vidéo et une bonne façon de se servir des infos RGPD. ;)
Vraiment excellent ce nouveau contenu, je te soutiens et t'encourage à continuer.
Point à améliorer: le son, on sent qu'il y a de la qualité mais perso je le trouve pas assez clair.
😀
Ca fait peut-être peur mais ça ne me surprend pas vraiment. Si seulement on pouvait être sûr que ces données ne soient pas partagées/vendues...
En totu cas merci, superbe vidéo hate de voir la suivante.
Depuis que j'ai vu que la série Harmonique diverge que j'ai eu la confirmation que rien ne doit être sous estimé, surtout les petites dépenses de gauche à droite .... Bonne vidéo !
Super intéressant, ça sensibilise bien sur l'exploitation des données ! ça fait écho aux données des livreurs qui seraient utilisé pour entrainer des bot de livraison automatique (et au fait qu'ils sont pas du tout rémunéré pour la production de ces données)... Sinon très classe les cartes ! Et vive la RGPD :D !!
J'aime bien le format ça fait un peu c'est pas sorcier x'D
J'adore cette vidéo merci
Noice ! Vivement la suite, je suis vraiment curieux de ce que tu vas tirer des autres plateformes. J'avais téléchargé mes données facebook et insta qui représentaient environ 4 gb chacune, mais google ça représentait 28gb ! J'en revenais pas, c'est le boss final du game des données, vas y pour traiter une masse pareille haha
C'est hyper intéressant
Hello, une idée intéressante pour une vidéo serait comment réduire notre empreinte digitale, et la propagation de nos données perso
Très bon format, c'est hyper intéressant
Super intéressant !
Merci pour cette vidéo
j'adore se que tu fais c'est toujours très recherché continue comme ça
Très bonne vidéo et très bon concept j’adore !
Je t'ai connu avec micode top un abonné en plus.
Pour savoir combien je dépense avec uber eats je vois le total dans mon historique PayPal c'est comme ça que je sais combien j'ai dépensé
Je like déjà pour le storytelling
excellent format !!!
Très intéressent
ça serait super intéressant si tu pouvais faire ce travail d'analyse de données pour des livreurs (si des personnes sont volontaires etc... )
Merci
ah ouais 4611 euros, énorme haha et moi qui n'ait jamais commandé lol
PS: top ce format
Super vidéo, comme d'habitudes ! xD
super vidéo, vas tu sortir la partie 2 ! 1mois sans vidéos la ça commence a faire long ! tu nous manque ! 🤡 mdr
Super intéressant merci !
Moin je met un pouce vers le bas jusqu a ce que tu live et explique le code
( et aussi a cause de la psychologie de comptoir ridicule)
Palalala continue comme ça c’est giga bien
Trop top !
En vrai ça peut paraître énorme comme chiffre, mais si on gagne un salaire c'est bien pour le dépenser et principalement dans l'alimentation 😅
1er video que je regarde
Au top !!
Super la vidéo
Hé oui Jammie !
😂😂😂😂