Ce projet est une plateforme d'intégration et de gestion de données (ETL) conçue pour centraliser, transformer et exposer des données issues de multiples sources. Il permet de structurer des informations géographiques, administratives et métiers pour les rendre exploitables par des applications ou des services tiers. L'objectif est d'harmoniser et de fiabiliser les données avant leur utilisation dans des outils d'analyse ou de visualisation.

Ce projet permet de distribuer et faciliter l'accès aux jeux de données climatiques du projet FROGs (Flood RECON analysis of Global Satellite products). Il offre plusieurs méthodes pour télécharger des produits météorologiques et environnementaux via des serveurs FTP, des portails en ligne comme AERIS, ou des scripts shell dédiés. L'objectif est de centraliser et simplifier l'accès à des données essentielles pour la recherche et l'analyse climatique.

Ce dépôt centralise des extraits de code en R et Python dédiés à la visualisation graphique de données, principalement dans un contexte scientifique. Il propose des scripts pour générer des heatmaps, des barplots tridimensionnels, des scatter plots colorés, ou encore des courbes de couverture de séquençage ARN. Certains outils, comme Polysome Rider, sont conçus pour des analyses de données biologiques avancées, facilitant la production de graphiques propres et exploitables pour des publications ou des présentations.

L’Inventaire Historique Urbain (IHU) est un outil conçu pour aider les collectivités locales à cartographier et analyser les sites potentiellement pollués ou en friche sur leur territoire. Il permet de centraliser des données environnementales et historiques afin d’anticiper les enjeux liés à l’aménagement urbain, notamment dans le cadre de la démarche Zéro Artificialisation Nette (ZAN). L’outil s’appuie sur des modèles de données standardisés et des scripts pour faciliter la saisie, l’export et la validation des informations.

Ce projet est le dépôt de code source du projet de thèse SalinoPhD à l'IRSN. Il centralise l'ensemble de la production réalisée pendant la thèse, y compris les données de réacteurs, les scripts de simulation et les résultats d'analyse. Il utilise des outils tels que NumPy, SciPy, Pandas et Matplotlib pour la manipulation et l'analyse de données, ainsi que Serpent2 pour la simulation de réacteurs.

Ce projet rassemble les ressources et outils développés dans le cadre d'une thèse en phylogénomique. Il vise à analyser la diversité génétique des plantes en centralisant scripts, données, figures et documents produits. L'objectif est de faciliter la recherche, la documentation et la promotion des résultats scientifiques obtenus.

Ce projet vise à centraliser et automatiser la collecte des données de consommation électrique des serveurs via les interfaces iDRAC. Il propose un script pour extraire ces mesures et les formater dans un fichier partagé, permettant ainsi un suivi collaboratif et transparent des performances énergétiques des infrastructures informatiques. L'objectif est de faciliter l'analyse et l'optimisation de la consommation électrique des serveurs au sein d'une communauté ou d'une organisation.