Ce projet vise à fournir un environnement d'apprentissage pratique pour les étudiants de la filière GGMD (Génie Geographique, Mobilité et Données) de l'Université Lyon 1. Il est composé de plusieurs TPs couvrant différents aspects de la conception et du déploiement de bases de données réparties, l'optimisation des performances pour le traitement de grandes quantités de données, l'analyse de données astronomiques à l'aide d'Apache Spark, et le traitement de flux de données en temps réel avec Spark Streaming et Apache STORM.

Ce projet rassemble les supports, scripts et ressources utilisées lors de l’École d'été méthodes quantitatives en sciences sociales 2021. Il se compose de deux modules : le premier, Traitement quantitatif de données textuelles, traite du nettoyage, exploration et analyse de ces données ; le second, Cartographie, s'intéresse à la présentation et manipulation de données géographiques.

Le projet lab-ia a pour objectif de fournir des outils et des algorithmes d'intelligence artificielle pour aider les entreprises à analyser et à prendre des décisions basées sur de grandes quantités de données. Il permet également de développer des processus métier automatisés grâce à l'intelligence artificielle.

Ce projet vise à introduire les approches computationnelles pour l'étude des systèmes biologiques. Grâce à des techniques expérimentales novatrices, le fonctionnement des systèmes biologiques peut désormais être exploré avec une précision quantitative au niveau du génome. Ce cours propose une introduction aux aspects bioinformatiques et statistiques de l'analyse de données biologiques à grande échelle (OMICs) et offre des exercices pratiques pour approfondir la compréhension de concepts clés par une expérience concrète sur des jeux de données choisis.

ASCAD est un projet visant à fournir des outils d'analyse de canaux latéraux et d'apprentissage profond pour la sécurité informatique. Il permet d'identifier et de détecter les fuites d'informations sensibles dans les systèmes informatiques, ainsi que d'évaluer leur robustesse. Grâce à l'apprentissage profond, ASCAD est capable d'analyser de grandes quantités de données de sécurité et de détecter des schémas complexes.

Meta-analyse de données multi-omiques pour explorer l'évolution du génome de la pomme après un doublement du génome complet. Les workflows d'analyse comprennent l'identification de blocs synténiques, l'analyse de la fractionation des gènes, l'analyse des loci de caractères quantitatifs, l'estimation des modèles d'évolution à l'aide de Ka/Ks, l'analyse de l'expression (RNA-seq), l'analyse des éléments transposables, l'analyse du méthylome (BS-DNAseq) et une analyse intégrative.

Barnabé est un assistant d'analyse de documents développé par l'ANCT pour les territoires. Il utilise l'intelligence artificielle pour répondre à des questions qualitatives ou quantitatives sur des ensembles volumineux de documents administratifs (PDF, Word, etc.). L'outil permet d'importer, d'extraire et d'analyser des textes, facilitant ainsi la compréhension et la synthèse de données complexes pour les collectivités locales et les acteurs publics.

Le projet modelmaths.td4 est une plateforme dédiée à la résolution de problèmes mathématiques complexes et à la création de modèles personnalisés. Il permet aux utilisateurs d'analyser des données quantitatives et de générer des solutions adaptées à leurs besoins spécifiques.

Le projet modelmaths.td4 est une plateforme dédiée à la résolution de problèmes mathématiques complexes et à la création de modèles personnalisés. Il permet aux utilisateurs d'analyser des données quantitatives et de générer des solutions adaptées à leurs besoins spécifiques.

Le projet 10Xgenomics vise à fournir des outils pour l'analyse et la visualisation de données génomiques. Il permet aux chercheurs en génomique de gérer et d'interpréter facilement de grandes quantités de données génomiques grâce à une interface intuitive et des fonctionnalités avancées.