Ce projet propose un cours d'introduction au traitement de données, conçu pour initier les participants aux bases de la science des données. Il inclut la création d'un environnement virtuel Python dédié, l'utilisation de notebooks Jupyter interactifs et l'exploration de bibliothèques essentielles comme NumPy, Pandas ou Matplotlib. Destiné aux débutants, il facilite l'apprentissage pratique sans nécessiter de connexion internet.

Ce projet propose une introduction à la programmation Python spécifiquement adaptée aux besoins des sciences humaines et sociales. Il vise à démocratiser l'usage de cet outil pour analyser des données, visualiser des résultats et automatiser des tâches dans ces disciplines. Destiné aux étudiants et chercheurs, il facilite l'acquisition de compétences techniques essentielles pour la recherche moderne.

Ce projet est une ressource pédagogique dédiée à l'enseignement de la spécialité Numérique et Sciences Informatiques (NSI) pour les élèves de Terminale. Il propose des contenus structurés pour maîtriser les algorithmes fondamentaux, les structures de données essentielles et les concepts clés de l'informatique. Destiné aux lycéens et aux enseignants, il facilite la préparation aux épreuves du baccalauréat et encourage l'apprentissage par la pratique via des projets concrets.

Gabarit est une plateforme open source conçue pour simplifier et accélérer le développement de projets en science des données et intelligence artificielle. Elle fournit des modèles prêts à l'emploi, des outils de préprocessing et des pipelines de machine learning pour les domaines du traitement automatique du langage naturel, de la vision par ordinateur et des données numériques. Son objectif est de permettre aux data scientists de se concentrer sur l'essentiel en automatisant les étapes techniques et en offrant des fonctionnalités de production robustes.

Collection d'outils dédiés au traitement et à l'analyse des données issues du lidar IPRAL (IPRAL est un instrument de télédétection atmosphérique). Ces scripts permettent de corriger les signaux lidar, de filtrer les profils contenant des nuages, et d'extraire des métadonnées essentielles pour la recherche en sciences de l'atmosphère. Utilisé principalement par des laboratoires et centres de recherche spécialisés en observation de l'atmosphère.

Ce projet permet de télécharger les données de forçage de surface WFDE5 depuis Copernicus et de les transformer en fichiers compatibles avec le modèle ORCHIDEE. Il génère deux versions de données corrigées : une corrigée par CRU et une autre par CRU pour les précipitations et GPCC pour le reste. Ces données sont essentielles pour les simulations climatiques et la recherche en sciences de l'environnement.

Ce projet propose un cours accéléré en informatique axé sur les fondamentaux et les bonnes pratiques pour la recherche. Il couvre les concepts essentiels de la science des données et de la programmation, permettant aux utilisateurs d'acquérir des compétences clés pour leurs travaux ou études. Le contenu est structuré pour être accessible et pratique.

Ce projet propose des ressources pédagogiques pour un cours universitaire de niveau licence 1, axé sur l'ajustement et la manipulation de données. Il inclut des supports de cours, des travaux pratiques et des exercices pour aider les étudiants à maîtriser ces compétences essentielles en science des données et en informatique.

Ce projet organise un webinaire dédié au format de fichier NETCDF, essentiel dans le domaine de la science ouverte. Il présente les avantages de ce format, son écosystème d'outils pour la création, la manipulation et la visualisation des données. Animé par des experts, il vise à sensibiliser et former les participants à l'utilisation de NETCDF dans leurs travaux scientifiques.

Gabarit est un ensemble de modèles Python pour les projets de science des données. Il permet de générer une base de code incluant de nombreuses fonctionnalités pour accélérer la production et les tests de modèles d'IA. Vous pouvez vous concentrer sur l'essentiel de la science des données.