Eds-scikit est un outil destiné aux data scientists travaillant sur le Data Warehouse Clinique de l'AP-HP. Il est spécifiquement conçu pour les données standardisées OMOP et a pour principaux objectifs de faciliter l'accès et l'analyse des données, de permettre un meilleur transfert de connaissances entre les projets et d'améliorer la reproductibilité de la recherche.

Bibliothèque PyTorch étendant la gestion des tenseurs en offrant un traitement efficace de tenseurs contenant des séquences imbriquées de tailles variables. Elle permet le pliage/dépliage (ou l'enroulement/déroulement) de dimensions de données basées sur une structure interne de longueurs de séquences. Cette bibliothèque est particulièrement utile lors du travail avec des données qui peuvent être divisées de différentes manières et permet d'éviter de choisir une représentation fixe.

Le projet dsfaker est un générateur de séries temporelles qui permet de créer des données réalistes pour des tests de charge, des simulations de marché ou des backtests de stratégies financières.

Ce projet est un tutoriel qui vise à introduire des problématiques liées à l'analyse de données réelles dans les entrepôts de données de santé. Il s'adresse aux data scientists qui maîtrisent les bases de la programmation Python et de l'analyse de données. Le tutoriel est composé d'une série d'exercices et d'un projet final qui simule une étude de recherche complète qui pourrait être publiée dans un article scientifique.