Ce projet est un cours sur les nouvelles sources de données pour la statistique publique. Il couvre les méthodes d'analyse de données textuelles, de visualisation de données et d'apprentissage automatique de données textuelles.

Ce projet est un cours dédié à l'apprentissage du langage Python, avec une approche métier axée sur l'analyse et la visualisation de données. Il propose des exercices pratiques et des démonstrations pour aider les apprenants à acquérir des compétences solides en Python.

Le projet ladcp est une plateforme d'analyse et de visualisation de données océanographiques. Il permet de collecter, stocker et traiter des données provenant de différentes sources, telles que des bouées, des satellites et des navires. Les données sont ensuite analysées et visualisées sous forme de cartes, de graphiques et de tableaux, permettant ainsi aux utilisateurs de mieux comprendre les courants marins et la biodiversité marine.

Ce projet propose une introduction complète à la programmation en langage R, axée sur l'utilisation de RStudio. Il couvre les fondamentaux du langage, les structures de données, les fonctions essentielles et les bibliothèques courantes. Destiné aux débutants, il permet d'acquérir les compétences nécessaires pour réaliser des analyses de données et des visualisations. Le contenu est structuré sous forme de diaporama interactif pour faciliter l'apprentissage.

FlowVR est une bibliothèque middleware permettant de faciliter le développement et l'exécution d'applications haute performance interactives nécessitant l'exploitation de la puissance de nœuds informatiques distribués en grappe ou en grid. FlowVR a été utilisé pour des applications de réalité virtuelle, de téléprésence, de modélisation 3D en temps réel, de visualisation in situ, de pilotage de simulations moléculaires parallèles, etc. FlowVR réutilise et étend le paradigme de flux de données couramment utilisé dans les environnements de visualisation scientifique. Une application est vue comme un ensemble éventuellement distribué de modules échangeant des données. Différentes assemblées de modules peuvent être spécifiées sans modification ou recompilation des modules. Le développeur d'applications n'a pas à se soucier des problématiques de réseau. C'est le rôle de FlowVR de gérer et d'optimiser les échanges de données entre modules. FlowVR supporte les modules parallèles, permettant d'exploiter des codes MPI existants par exemple. Cette fonctionnalité est couramment utilisée pour la visualisation in situ ou le pilotage de simulations parallèles.

Ce projet propose un cours universitaire de niveau licence 3 dédié à l'analyse de données et à la cartographie. Il s'appuie sur la base de données Global Burden of Disease pour enseigner aux étudiants les méthodes d'exploitation et de visualisation des données sanitaires mondiales, afin de mieux comprendre les enjeux de santé publique à l'échelle internationale.

Ce projet fournit des solutions aux exercices du cours de python pour biologistes. Il vise à illustrer l'utilisation de la programmation python pour résoudre des problèmes courants en biologie, tels que l'analyse de données, l'automatisation de tâches de laboratoire et la visualisation de données.

Courbes_eau est un projet utilisant Vue.js pour afficher des données sur la qualité de l'eau dans différents cours d'eau. Il permet de visualiser les tendances actuelles et historiques, ainsi que de détecter rapidement les variations anormales.

Ce projet propose une solution de suivi utilisateur et de statistiques de fréquentation pour une interface ou application web. Il utilise un stack technologique courant avec Python, Javascript et PostgreSQL, offrant une API pour valider et enregistrer les données en base de données. Metabase est utilisé pour interroger directement la base de données et créer des visualisations.

Ce projet est un dépôt public dédié à un cours universitaire de Licence MIAGE (Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion). Il propose des ressources pédagogiques sur la programmation lettrée, les statistiques, la manipulation de données et la visualisation graphique. Les étudiants y trouvent des présentations, des activités pratiques et des outils pour maîtriser R et RStudio dans un contexte d'analyse de données.