Ce projet est le code source du module 2 d'un parcours de formation à R dédié au pôle ministériel MTES-MCTRCT. Il vise à donner aux apprenants les compétences nécessaires pour préparer des données en vue d'analyses statistiques, en les explorant, les comprenant, les structurant et les enrichissant avec des données externes.

Ce projet est une plateforme de dépôt et de partage de jeux de données structurés, principalement publics. Il permet aux organisations et aux individus de centraliser, documenter et partager des données de manière ouverte et réutilisable. Les utilisateurs peuvent explorer, télécharger et contribuer à des ensembles de données variés, favorisant ainsi la transparence et l'innovation.

Ce projet vise à explorer les structures de données pour les graphes et à évaluer leur impact sur la complexité algorithmique des opérations élémentaires. Il comprend une série de tutoriels pratiques et théoriques pour une meilleure compréhension des graphes et de leurs structures de données.

Ce projet propose des ensembles de données structurés sous forme de contextes formels et de matrices de comparaison de produits (PCM). Les données, issues de sources comme Wikipedia ou générées aléatoirement, sont utilisées pour des analyses en fouille de données et en exploration de relations entre produits. L'objectif est de faciliter la recherche académique et l'étude des propriétés structurelles des produits.

Outil d'exploration et de visualisation de données via une interface graphique dédiée aux schémas GraphQL. Permet aux développeurs et analystes de naviguer, comprendre et interagir avec des structures de données complexes de manière intuitive. Facilite l'analyse des API et des bases de données en offrant une vue d'ensemble claire et interactive.

RCAviz est un outil en ligne dédié à la visualisation et à l'exploration de connaissances organisées en classifications interconnectées grâce à l'Analyse de Concepts Relationnels. Il permet d'analyser des structures complexes pour faciliter la compréhension et l'exploitation de données relationnelles, notamment dans des domaines comme la santé végétale et animale. Développé dans le cadre de projets de recherche, il offre une interface intuitive pour naviguer et interpréter des données structurées.

Elastic est une plateforme open source dédiée à la recherche, l'analyse et la visualisation de données structurées ou non. Elle permet aux entreprises de centraliser, explorer et exploiter leurs données pour en extraire des insights pertinents, améliorer leur efficacité opérationnelle et prendre des décisions éclairées. Utilisée par des organisations de toutes tailles, elle couvre des cas d'usage variés comme la surveillance des infrastructures, l'analyse de logs ou la recherche d'informations.

ScanR est un moteur de recherche et d'analyse dédié à la recherche et à l'innovation française. Il agrège et indexe des données structurées sur les structures de recherche (publiques et privées), les projets, les publications scientifiques (thèses, brevets) et les personnes impliquées. L'outil permet d'explorer les relations entre ces acteurs, de visualiser des statistiques descriptives et de faciliter la caractérisation fine des écosystèmes de recherche.

Ce module permet de créer des tableaux de bord interactifs pour visualiser et analyser les données stockées dans Elasticsearch. Il facilite la prise de décision en offrant une interface intuitive pour explorer les logs, métriques et autres données structurées. Intégré à la plateforme Lutece, il s'adresse aux administrateurs et développeurs souhaitant monitorer des systèmes ou applications.

Ce projet permet de visualiser et analyser les données liées à la préservation numérique, notamment les métadonnées des dépôts archivés. Il offre des outils pour explorer les relations entre les objets numériques, générer des rapports et des visualisations graphiques. Destiné aux archivistes, développeurs et chercheurs, il facilite la compréhension des structures de données complexes et soutient la transparence des processus de préservation.