Gargantext est une plateforme collaborative d'exploration de corpus de textes. Il combine des outils de traitement automatique des langues, de fouille de textes, d'analyse de réseaux complexes et de visualisation interactive pour permettre une analyse approfondie de grands corpus de données textuelles.

Framework Java du JMMC pour standardiser l'interface utilisateur des applications sur différents systèmes d'exploitation de bureau, en intégrant les applications aux fonctionnalités du système d'exploitation hôte.

Ce projet fournit un environnement Jupyter Notebook simplifié pour OpenShift, permettant l'analyse et le traitement de données, ainsi que la visualisation et le machine learning grâce à une sélection de packages et bibliothèques Python.

Ce projet gère des conteneurs d'images pour les notebooks sur la plateforme JupyterCloud de PLM, facilitant l'analyse de données scientifiques, la création et l'exécution de notebooks Jupyter, ainsi que le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.

Ce projet fournit un environnement de développement pour la création de notebooks personnalisés, optimisé pour l'analyse de données, la visualisation, l'apprentissage automatique et le traitement d'images. Il inclut une sélection de packages Python essentiels pour ces tâches.

Notebook personnalisé avec des packages PyTorch préinstallés pour une utilisation optimale en data science. Utilise pipenv et micropipenv pour la gestion des dépendances.

Notebook personnalisé avec TensorFlow pour la science des données, incluant des outils pour l'apprentissage automatique, l'analyse de données, le traitement d'images et la modélisation statistique.