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.

Projet dédié à l'organisation de séminaires autour des techniques et outils pour l'apprentissage automatique, les statistiques et l'optimisation dans le domaine de la télédétection et de l'environnement.

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.

Scipy-notebook-plus est un projet dédié à l'analyse et le traitement de données scientifiques, offrant une interface interactive pour faciliter la création, l'exécution et le partage de notebooks. Il permet aux utilisateurs de gagner du temps en fournissant des fonctionnalités avancées et personnalisables pour répondre aux besoins spécifiques des chercheurs et ingénieurs.