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.

The h24 project is a tool for simulating and analyzing human interactions in various contexts. It allows users to model social behaviors, visualize patterns, and predict health trends based on the simulated data. The project uses advanced algorithms and machine learning techniques to provide accurate and insightful results.

Dépôt de code source contenant des exemples d'utilisation de services JMMC avec Python. Il vise à faciliter l'accès aux services importants et utiles pour les utilisateurs finaux en fournissant éventuellement un package PIP.

Apérit-IF est un projet visant à explorer les mobilités en Île-de-France à travers des analyses et visualisations de données. Il a pour objectif de promouvoir des modes de transport durables et de faciliter la compréhension des déplacements dans la région.

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.

PyCoA est un framework Python dédié à l'analyse et la visualisation de données sur la Covid-19. Il permet de simplifier l'accès à diverses bases de données et propose des outils pour représenter et analyser les données sous forme de graphiques, de cartes et d'histogrammes.

Le projet anonconda-notebooks permet l'analyse, la création de rapports et la visualisation de données anonymisées. Il offre une interface conviviale pour les utilisateurs métiers, leur permettant de travailler avec des données complexes sans avoir besoin de compétences techniques avancées.

Le projet anonconda-notebooks permet l'analyse, la création de rapports et la visualisation de données anonymisées. Il offre une interface conviviale pour les utilisateurs métiers, leur permettant de travailler avec des données complexes sans avoir besoin de compétences techniques avancées.

MKBDR est un programme python conçu pour créer des bases de données de référence personnalisées à partir de fichiers FASTA en utilisant la nomenclature taxonomique NCBI. Il fournit également des outils pour aider et faciliter la curation taxonomique sur le fichier FASTA d'entrée.