Projet pédagogique dédié à l'enseignement de l'algèbre linéaire numérique. Il propose des simulations numériques réalisées en Python pour illustrer les concepts théoriques abordés en cours. Destiné aux étudiants en informatique et mathématiques appliquées, il facilite la compréhension des méthodes numériques.

Ce projet est une plateforme pédagogique dédiée à l'enseignement des méthodes statistiques et de l'apprentissage automatique (machine learning) pour les étudiants en master. Il propose des supports de cours, des exercices pratiques sous forme de notebooks Jupyter, et des ressources pour explorer des concepts comme les modèles linéaires, les SVM, le clustering ou les réseaux de neurones. Les outils utilisés couvrent des bibliothèques Python majeures pour l'analyse de données et l'IA.

Ce projet propose une formation en apprentissage automatique appliquée aux sciences environnementales et au secteur énergétique. Il utilise des notebooks Python pour enseigner l'analyse de données climatiques et énergétiques, en combinant méthodes statistiques traditionnelles et techniques avancées de machine learning. Les étudiants apprennent à extraire des motifs pertinents, modéliser des relations entre variables et prédire des tendances pour prendre des décisions éclairées dans des contextes environnementaux concrets.

Plateforme dédiée à la gestion et au suivi des activités éducatives. Elle permet aux établissements scolaires de centraliser les informations sur les élèves, les enseignants et les ressources pédagogiques. Elle facilite l'organisation des emplois du temps, le suivi des absences et la communication entre les différents acteurs du système éducatif.