Ce projet académique consiste en une application en ligne de commande permettant d'analyser des données de vols aériens aux États-Unis en 2014. L'outil charge des fichiers CSV contenant des informations sur les vols, les aéroports et les compagnies aériennes, puis permet d'effectuer des requêtes pour extraire des statistiques, des itinéraires ou des retards. Il s'agit d'un travail pratique visant à démontrer la maîtrise des principes de programmation avancée.

Ce dépôt semble être un projet personnel ou académique sans description explicite dans le README. Il pourrait s'agir d'un travail lié à l'analyse de données, à la modélisation statistique ou à un rapport technique utilisant le format R Markdown.

VeneR est un projet académique développé par un étudiant de l'Université de Nantes. Il propose une collection de fonctions utilitaires en langage R pour automatiser des calculs statistiques et faciliter l'analyse de données scientifiques. Le projet est conçu pour être utilisé dans un cadre éducatif ou de recherche.

Ce projet académique, encadré par l'Université Grenoble Alpes et l'INRIA, propose une formation en programmation lettrée et modèles statistiques pour des étudiants en licence MIAGE. Il inclut des travaux dirigés, des présentations théoriques et des projets pratiques où les étudiants analysent des données et produisent des rapports en utilisant R et RStudio.

Projet universitaire dédié à l'analyse et à la visualisation de statistiques des joueurs de basketball de la NBA. L'application permet aux utilisateurs de consulter des données détaillées sur les performances des joueurs, facilitant ainsi l'étude et la compréhension des tendances sportives. Développé dans un cadre académique, il offre une interface accessible via navigateur pour explorer ces informations sans nécessiter d'installation.

Ce projet académique de l'Université Grenoble Alpes, dans le cadre de la licence MIAGE 3, vise à enseigner la programmation lettrée et l'analyse statistique via le langage R. Les étudiants réalisent un mini-projet en binôme, produisant des fichiers R Markdown et des rapports PDF automatisés. Le dépôt centralise les ressources pédagogiques, les spécifications des travaux dirigés et les présentations théoriques pour accompagner l'apprentissage.

Ce projet pédagogique aborde les chaînes de Markov, un outil mathématique modélisant des processus aléatoires où l'état futur dépend uniquement de l'état présent. Il s'inscrit dans un cadre académique pour illustrer des concepts fondamentaux en probabilités et en statistiques, souvent utilisés en informatique, en biologie ou en économie pour analyser des systèmes dynamiques.

Projet académique visant à appliquer des méthodes statistiques avancées (maximum de vraisemblance et MCMC) pour analyser des données astrophysiques. Le TP permet d'étudier la densité de matière dans un amas de galaxies et d'estimer le redshift d'une galaxie à partir de spectres réels. Les étudiants ont utilisé des outils comme scipy.optimize et emcee pour comparer les performances de différentes approches d'inférence bayésienne.

Ce projet automatise le traitement des données de consultation de thèses et mémoires. Il récupère les logs des consultations, les envoie vers une plateforme d'analyse (EZPaarse) pour extraire des métriques, puis transmet les résultats à un outil de mesure (EZMesure). L'objectif est de fournir des statistiques détaillées sur l'usage des thèses en ligne, facilitant ainsi leur valorisation et leur analyse par les institutions académiques.

Ce projet académique consiste à développer un simulateur du protocole ALOHA discrétisé en langage C. L'objectif est de modéliser le comportement de ce protocole de communication réseau et d'analyser les résultats obtenus à l'aide d'outils statistiques. Les données générées permettent d'étudier les performances et les limites du protocole dans différents scénarios.