Le projet statistics-crawler est une application web permettant de collecter des données statistiques à partir de sites web définis, de les analyser et de générer des rapports à partir de ces données. Il est basé sur le framework Scrapy pour la collecte de données, Pandas pour l'analyse de données et Matplotlib pour la génération de graphiques.

Ce projet permet la collecte et l'analyse de données utilisateur, le suivi des demandes et la gestion des statistiques. Il offre également la fonctionnalité d'envoi de notifications par email.

Ce projet est une plateforme dédiée à la collecte et à l'analyse des données relatives à l'aide sociale des départements en France. Il permet aux conseils départementaux de déclarer et de suivre les prestations sociales attribuées, facilitant ainsi la production de statistiques nationales. Le site propose également des FAQ et un support pour les utilisateurs, assurant une meilleure compréhension des dispositifs sociaux.

Le projet traces-fit-iot est une solution de collecte et d'analyse de données pour les réseaux IoT maillés sans fil. Il permet de gérer les statistiques des nœuds du réseau et d'analyser les données collectées.

Ce projet vise à fournir une formation en ligne sur la programmation en Python et l'analyse de données. Les modules couvrent les bases de la programmation, la manipulation de données avec la bibliothèque Pandas, les statistiques descriptives et inférentielles, les modèles avancés de régressions et clustering, et la collecte de données sur internet et l'utilisation d'API.

Le projet amiunique a pour but d'analyser la diversité des navigateurs web en collectant des données sur les configurations matérielles et logicielles des utilisateurs. Il permet de générer des statistiques sur les navigateurs et systèmes d'exploitation utilisés, contribuant ainsi à une meilleure compréhension de l'écosystème web.

Le projet stats collecte et analyse des données territoriales pour détecter et visualiser des tendances statistiques et des signaux faibles.

Ce projet est une formation donnée par Emilien Schultz sur l'utilisation du langage Python pour la programmation scientifique en SHS. La formation couvre les bases du langage, l'utilisation de Notebooks Jupyter, la manipulation de données, les traitements statistiques, et des usages plus avancés comme la collecte de données ou l'analyse de réseaux.

Le projet dares-stats-branches permet d'extraire et d'analyser les données statistiques publiées par la DARES sur les branches professionnelles. Il permet de générer un fichier JSON contenant les données des conventions collectives pour l'année 2020, à partir de fichiers Excel originaux.