Ce projet rassemble des scripts d'extraction de données à partir de l'open data de l'Assemblée nationale, dans le but d'analyser les amendements et projets de lois de l'Assemblée pour le projet LexImpact.

Ce projet vise à stocker et traiter les données liées aux diagnostics de performance énergétique (DPE). Il comprend des scripts d'extraction, de nettoyage, de montée en qualité et de géocodage des données. Des analyses préliminaires sont également réalisées pour visualiser les consommations d'énergie et les estimations de gaz à effet de serre par département.

Le projet python-l1 est une solution dédiée à la gestion et l'analyse de données financières. Il permet d'importer, de structurer et d'analyser des données provenant de différentes sources, telles que des relevés de compte ou des extractions de données bancaires. Grâce à des algorithmes avancés de détection de fraude et de tendances, il offre une visibilité accrue sur les opérations financières et aide les utilisateurs à prendre des décisions éclairées.

Service d'analyse en text mining sur Migale dédié aux sciences de la vie. Il offre une collaboration et un accompagnement sur demande pour des mini-projets d'extraction d'informations à partir de textes bruts issus de la littérature scientifique ou de bases de données en bioinformatique. Les projets d'analyse doivent correspondre à des applications du text mining pour les sciences de la vie et visent la constitution de corpus textuels thématiques, l'extraction d'entités nommées et la classification d'informations textuelles.

Ce projet est une bibliothèque d'outils pour l'ETL (Extract, Transform, Load) de données à grande échelle. Il est basé sur des technologies telles qu'Apache Spark, Apache Hive, Apache Solr et PostgreSQL pour offrir des fonctionnalités de traitement, d'analyse, de recherche, d'indexation et d'intégration de données.

Programme simple de test d'extraction et d'analyse de données sur différents outils, avec capacités de traitement de texte et de JSON, ainsi que de comparaison de résultats.

SCALPEL3 est un framework open-source conçu pour extraire des concepts médicaux de manière évolutive, reproductible et facile à partir de grandes bases de données observationales (LODs), avec un focus actuel sur les données du Système National des Données de Santé (SNDS) français. Il est basé sur PySpark et est composé de trois modules : SCALPEL-Flattening pour la dénormalisation des données, SCALPEL-Extraction pour l'extraction de concepts médicaux et SCALPEL-Analysis pour l'analyse de données de cohortes.

Système dédié à l'extraction et l'analyse des données de stationnement en temps réel, facilitant la prise de décision pour la gestion des zones de stationnement réglementées.

Le projet Gildas est un conteneur Docker basé sur Debian Bullseye qui permet d'exécuter l'application Gildas avec son interface graphique. Il est utilisé pour l'analyse de données scientifiques en astronomie, en particulier pour l'extraction de données à partir de cubes astronomiques. Le conteneur inclut des scripts pour extraire des données à partir de datacube pour des tests. Il permet de monter deux volumes : /data pour les données scientifiques et /maps pour les scripts .map de Gildas.

LidaRtRee est un package R dédié à l'analyse de données laser aéroportées pour la détection et la caractérisation d'objets forestiers. Il permet la co-enregistrement de parcelles de terrain avec des données LiDAR, la détection et le segmentation des arbres, le calcul de paramètres forestiers avec une approche basée sur la surface, et l'extraction de caractéristiques physiques et statistiques utiles pour la modélisation de l'habitat ou la cartographie de la maturité forestière.