Ce projet propose une suite d'outils et de procédures pour faciliter le traitement, l'analyse et le partage de données scientifiques. Il vise à automatiser les workflows complexes, à optimiser l'utilisation des ressources de calcul et à favoriser la collaboration entre chercheurs et équipes techniques. Les solutions développées sont adaptées aux besoins spécifiques des laboratoires et des infrastructures de recherche.

Outil d'analyse et de simulation dédié à l'exploration des dotations financières allouées par l'État aux collectivités territoriales. Il permet d'évaluer l'impact des politiques publiques locales en croisant des données ouvertes et calculées, facilitant ainsi la compréhension des mécanismes de financement et l'optimisation des ressources pour les territoires.

Projet dédié à la gestion, au traitement et à l'analyse de données scientifiques, notamment en astrophysique. Il permet de manipuler des fichiers de données, d'effectuer des calculs et des analyses sur des signaux spatiaux, et de faciliter la recherche dans ce domaine. Les outils intégrés simplifient l'accès et la manipulation des données pour les chercheurs et les scientifiques.

Plugin pour QGIS dédié au calcul des compensations entre les propriétés foncières et les réserves légales au Brésil. Il facilite l'analyse spatiale et la gestion des surfaces agricoles pour les acteurs locaux et les institutions publiques.

Onyxia est une plateforme publique dédiée à la data science et à l'analyse de données. Elle offre un environnement ergonomique et des services à la demande pour les chercheurs, statisticiens et data scientists. Les utilisateurs peuvent réserver la puissance de calcul nécessaire, accéder à un large catalogue de services analytiques et collaborer au sein d'une communauté active. La plateforme facilite l'analyse de données, le calcul distribué et le partage de ressources comme des tutoriels ou des canaux d'échange.

Ce projet regroupe des scripts et des notebooks Jupyter dédiés au traitement et à l'analyse de données issues d'expériences scientifiques. Il facilite l'automatisation des calculs et la visualisation des résultats pour les chercheurs et ingénieurs travaillant sur des données complexes.

Ce projet permet de déployer et gérer un cluster Apache Spark via Docker pour faciliter le traitement de données à grande échelle. Il offre une interface Jupyter pour exécuter des notebooks interactifs et des outils de monitoring pour superviser les tâches. Destiné aux chercheurs et data scientists, il automatise la configuration des nœuds maître et travailleurs, réduisant ainsi la complexité technique. Les utilisateurs peuvent soumettre des jobs de calcul distribué et analyser les résultats en temps réel.

Le projet utils est une bibliothèque de fonctions utilitaires permettant de faciliter le développement de logiciels. Elle propose des outils pour gérer les données, simplifier les opérations sur les chaînes de caractères, optimiser les calculs mathématiques et gérer les dates et heures.

Ce projet permet de stocker et organiser des carnets Jupyter, des fichiers interactifs utilisés pour le développement, l'analyse de données et la recherche. Il facilite la gestion de scripts, de calculs et de visualisations dans un environnement structuré, idéal pour les data scientists, développeurs et chercheurs.

Ce projet propose des outils de calcul et de vérification de dates, permettant de déterminer si une année est bissextile, de connaître le nombre de jours dans un mois, ou encore de valider une date donnée. Il facilite la gestion des calendriers et des plannings en automatisant des calculs complexes liés au temps.