Outil dédié à l'analyse de régression appliquée aux données scientifiques. Permet d'identifier des tendances, de détecter des anomalies et de visualiser les résultats pour faciliter l'interprétation des données. Utilisé par des chercheurs et des data scientists pour valider des hypothèses ou explorer des jeux de données complexes.

Ce projet permet de reproduire les résultats d'un article scientifique analysant les réorganisations des chaînes d'approvisionnement mondiales. Il s'appuie sur des données confidentielles et publiques pour étudier les acteurs, les secteurs, les méthodes et les localisations concernés. Les codes développés facilitent la création de fichiers de données et de tableaux descriptifs, ainsi que la construction de régressions et de résultats graphiques pour illustrer les impacts économiques des réorganisations.

Ce module est destiné aux scientifiques souhaitant s'approprier les bases de la statistique descriptive et inférentielle. Il vise une initiation à la résolution de problème par une approche stochastique. Les concepts d'analyse des données, d'estimation et tests, d'analyse de la variance et de régression seront abordés d'un point de vue pratique.

Ce projet vise à rassembler des ressources et des outils utiles pour l'analyse de données de cellules simples. Il fournit des liens vers des bases de données telles que l'Atlas d'expression de cellules simples de l'EBI et PanglaoDB, ainsi que des outils d'analyse tels que Seurat, Monocle et SCENIC Suite. Ces outils permettent l'analyse, la visualisation et l'interprétation des données d'expression génique à l'échelle cellulaire unique, ainsi que l'inférence des réseaux de régulation des gènes et l'identification des sous-types cellulaires.