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 adresses-ftth est dédié à l'extraction et au traitement des adresses contenues dans les fichiers de déploiement FTTH. Il permet de télécharger les dernières données de déploiement, de les traiter et de les structurer dans des fichiers géographiques.

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.

Le projet dataESR vise à collecter, traiter et analyser des données relatives à l'enseignement supérieur et à la recherche en France. Il s'appuie sur des techniques d'extraction de données à partir de sources variées (web scraping, API, etc.), de traitement automatisé de données textuelles (NLP, SPARQL) et de visualisation de réseaux de relations (Neo4j).

Treat2p est un package développé pour étendre les fonctionnalités de suite2p, un outil d'extraction de données de neuroimagerie. Il permet d'ajouter des traitements supplémentaires aux données extraites par suite2p, en utilisant numpy pour les opérations mathématiques et de traitement de données.

Le projet syntouch-sensors fournit des algorithmes pour gérer et traiter les données des capteurs Syntouch, développé par le LIRMM. Il contient des bibliothèques et des exemples pour le traitement et l'extraction de caractéristiques à partir de données de capteurs tactiles biomimétiques.

Le projet alvisre est dédié au traitement et à l'analyse de données textuelles, en particulier au format JSON. Il offre des fonctionnalités d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) de données, ainsi que des capacités de génération de rapports et de visualisation.

Le projet lrec-coling2024 est dédié au traitement et à l'analyse de données textuelles. Il offre des fonctionnalités avancées de classification, de détection de langues et d'extraction d'information, permettant une meilleure compréhension et exploitation des données.

Le projet 3-data est une plateforme dédiée à la gestion et l'analyse de données linguistiques. Il permet le traitement automatisé de corpus textuels et offre des fonctionnalités d'extraction et de traitement de données pour le traitement automatisé de langage naturel.