Le projet ia-tracker est une solution de traitement et d'analyse de données en temps réel, permettant la détection d'anomalies et la prévision de tendances grâce à l'intelligence artificielle. Il offre une surveillance continue des données et des alertes en cas de problèmes détectés.

Ce projet est un template pour une application R-Shiny permettant l'analyse et la visualisation de données environnementales. Il inclut des fichiers pour l'interface, le serveur, les définitions globales, ainsi que des fichiers statiques. Il est également équipé d'un pipeline d'intégration continue et peut être utilisé en combinaison avec Docker pour une utilisation simplifiée.

Le projet isp-data permet la gestion centralisée des données d'abonnés internet, le suivi des incidents techniques et l'analyse des usages réseau. Il offre une vision globale et détaillée de l'état du réseau et des services associés, facilitant ainsi la prise de décision et l'amélioration continue de la qualité de service.

Ce projet vise à optimiser l'implantation des artisans grâce à des modèles de classification et de régression. Il permet de prédire la continuité d'exploitation à 3 et 5 ans et d'analyser l'opportunité d'implantation dans une zone donnée.

Ce projet est un template pour une application R-Shiny, offrant une interface utilisateur et un serveur pour l'analyse et la visualisation de données. Il inclut des fonctionnalités de gestion globale, d'intégration continue et de déploiement via Docker.

Ce projet est un template d'application R-Shiny permettant l'analyse et la visualisation de données statistiques via une interface web interactive. Il inclut des fichiers de configuration pour l'intégration continue et le déploiement via Docker.

Ce projet est un template pour une application R-Shiny, qui permet l'analyse et la visualisation de données. Il dispose d'une interface utilisateur, d'un serveur et de définitions globales. Il est également équipé d'un système de CI/CD pour la gestion de l'intégration continue.

Modèle d'application R-Shiny pour la visualisation et l'analyse de données cartographiques, avec une intégration facile de fichiers statiques et une gestion simplifiée de l'intégration continue grâce à GitLab CI.

Image Docker pour l'intégration continue de projets R sur PLMlab, permettant l'exécution d'analyses statistiques, la création de modèles prédictifs et la visualisation de données.