Pelote est une bibliothèque Python dédiée aux tâches de traitement de graphes, conçue pour compléter networkx en offrant des fonctionnalités de haut niveau. Elle permet de convertir des données tabulaires en graphes, de projeter des graphes bipartites, de filtrer et de sélectionner des nœuds et des arêtes, et bien plus encore.

Ce projet rassemble et analyse des données historiques sur le commerce extérieur de la France, en vue de produire une base de données exploitable par des chercheurs en économie. Il agrège des sources variées (douanes, INSEE, Banque de France...) et les met à disposition sous forme de fichiers CSV et d'une base de données Neo4j.

Ce dépôt contient des outils pour annoter et interroger des données collectées dans le cadre d'une étude sur les discours autour de ChatGPT et de l'IA.

Projet de classification de comptes Twitter utilisateurs en fonction de leur intérêt pour les graines, en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique sur des données textuelles et topologiques.

Ce projet est une bibliothèque Python dédiée à l'analyse et la visualisation de données maritimes, issues des bases de données PORTIC et Toflit18. Il offre une API unifiée pour la manipulation des données et des utilitaires facilitant la récupération et la transformation des données.

Ensemble de scripts liés au projet BHHT, servant à l'extraction, au traitement et à la gestion de données, ainsi qu'à l'analyse de celles-ci.

Le projet datapol est une application d'analyse et de visualisation de données. Il permet de traiter des données à grande échelle, d'appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique et de visualiser les résultats grâce à des représentations graphiques interactives.

Le projet gender_art est conçu pour analyser des œuvres d'art en fonction de leur genre et gérer les données associées aux artistes et à leurs œuvres. Il permet d'importer des données depuis une API et de les stocker dans une base de données MongoDB.

Ce projet est une étude détaillée de l'histoire économique du port de Marseille à la veille de la Révolution française. Il propose une série de storymaps combinant texte et visualisation, ainsi qu'un atlas permettant de naviguer et de partager les visualisations créées pendant la recherche. Ce projet s'appuie sur deux projets d'histoire numérique existants : Toflit18 et Navigo.

Ce projet consiste en l'analyse de données Twitter relatives aux élections présidentielles françaises de 2022. Les données ont été collectées entre le 1er janvier et le 24 avril 2022 en utilisant des mots-clés spécifiques pour chaque candidat. Le projet vise à fournir une analyse des tendances et des opinions politiques.