Ce projet vise à explorer la géographie des cultures agricoles françaises en manipulant des données telles que le Registre Parcellaire Graphique (RPG), des données du Drias de simulation de l'évolution climatique et des données ERA5 agro-météorologiques de surface. Il s'articule autour de plusieurs applications qui permettent d'effectuer des requêtes géographiques, d'examiner les cultures à proximité d'un point donné et de comparer la composition observée avec les compositions départementale, régionale, etc.

Ce projet contient les ressources pédagogiques pour un cours sur les enjeux liés aux nouvelles sources de données pour la statistique publique donné à l'Ensai sur les années scolaires 2022/2023 et 2023/2024. Il inclut des slides de présentation et des applications permettant d'analyser des données du registre parcellaire français avec R et PostGIS, ainsi que de réaliser une classification automatique en NLP avec Fasttext sur les déclarations d'entreprises.

Le projet Trevas-Spark-Hadoop est une solution d'analyse et de traitement de données massives, permettant l'intégration de données en provenance de différentes sources et la visualisation de données géospatiales. Il s'appuie sur les technologies Spark et Hadoop pour offrir des fonctionnalités avancées de traitement et d'analyse de données.

API Java permettant de consommer l'engine Trevas pour le traitement et l'analyse de données, avec une prise en charge des connexions à des bases de données et de la transformation de données au format SAS.