Queen-Back-Office est une application web Java développée avec Spring Boot, qui fournit des services de back-office pour la gestion des campagnes d'enquêtes, des questionnaires, des unités de reporting, des données d'enquête et des commentaires. Il utilise Spring Data pour l'accès aux données, Spring Security pour la sécurité, JPA pour la persistance des données, MapStruct pour le mapping objet, PostgreSQL comme base de données, JUnit et Testcontainers pour les tests automatisés, Mockito pour le mocking, RestSharp pour les appels HTTP, Swagger UI pour la documentation de l'API, Keycloak pour l'authentification et l'autorisation, Log4j pour le logging, SLF4J pour l'abstraction du logging, Apache FreeMarker pour la génération de rapports, Sonatype Nexus pour la gestion des dépendances et JSON pour le transfert de données.

Le réseau métier LoRaWAN d'INRAE a pour but d'identifier, fédérer et accompagner les besoins émergents en matière de collecte de données et d'automatisation d'actionneurs dans les domaines agroenvironnemental, phénotypique, animal et végétal. Il s'agit de déployer un écosystème performant pour la technologie LoRaWAN, qui devient un standard pour les objets connectés à faible consommation énergétique et transfert frugal de données.

Le projet ETL_data_portals est responsable de l'intégration, du transfert et du traitement de données en provenance de différents portails. Il automatise le processus de collecte, nettoie et transforme les données pour garantir leur qualité et leur cohérence.

Ce projet est une boîte à outils Python permettant de faciliter les opérations sur des données. Il offre des fonctionnalités pour la manipulation, l'automatisation de tâches et le transfert de données entre différentes sources. Il est compatible avec Python 3.6 et supérieur et recommande l'utilisation d'environnements virtuels.