Ce projet est un outil d'exploration de données météorologiques fourni par METEO FRANCE. Il permet de gérer et de visualiser des données météorologiques sur une période de 3 ans, couvrant deux régions de la France. Le projet comprend des échantillons de données, un package utilitaire et des notebooks pour aider à l'exploration et à la vérification des différents types de données.

MonitorFish est une application web développée pour le Centre National de Surveillance des Pêches (CNSP) et ses partenaires, permettant de visualiser et d'analyser les activités de pêche en temps réel et historiques. L'application offre des fonctionnalités de surveillance des activités de pêche, de détection de fraudes en temps réel, et de visualisation de données de pêche sur une carte interactive.

Formation en machine learning pour l'initiation de chefs de projets sans connaissances préalables dans le domaine. Elle couvre des notions telles que la manipulation et la description des données, les algorithmes de machine learning, l'évaluation et la sélection de modèles, ainsi que l'introduction au deep learning. Les supports de cours et les codes sources des travaux pratiques sont partagés en open-source.

Formation pour apprendre à utiliser ML Flow, un dashboard de monitoring d'expériences de Machine Learning. La formation s'appuie sur le jeu de données Iris et sur un extrait de MeteoNet.

Projet de l'Ecolab visant à produire des outils d'aide à l'analyse d'études d'impact environnemental via du Machine Learning et du Natural Language Processing. Il permet la détection et l'extraction de sommaires de documents PDF, l'analyse de l'importance des enjeux dans un texte et le résumé automatique de sections de texte.

Entrepôt de données dédié à l'analyse de données liées aux activités de pêche et à l'environnement marin, facilitant la surveillance et le contrôle de ces activités.

Espace projet de l'équipe DREAL Grand Est pour le Funathon organisé par l'Insee sur la thématique Environnement. Ce projet vise à analyser, visualiser et rechercher des données sur divers sujets liés à l'environnement, tels que la transition écologique, le changement climatique, la rénovation énergétique, les installations polluantes, la qualité de l'air, la montée des eaux et le Grand Débat National.

Application Dash Plotly pour la production de fiches d'inspection destinées aux inspecteurs de l'environnement, intégrant des données Trackdéchets.

Application basée sur Plotly Dash illustrant l'activité de l'application Trackdéchets, offrant un aperçu du cycle de vie des déchets en France à destination du grand public et des professionnels du déchet.

Le projet trackdechets-datascience vise à consolider une base de données des entreprises liées au secteur du déchet. Il utilise des techniques de collecte et d'analyse de données pour fournir des informations utiles sur le secteur, ainsi que des visualisations de données et des modèles prédictifs pour aider à la prise de décision.