Ce projet permet de fournir une plateforme de formation en ligne dédiée à l'apprentissage de la programmation et à l'analyse de données via des notebooks interactifs.

Ce projet propose une formation d'initiation au langage Python, incluant des supports pédagogiques sous forme de notebooks Jupyter. Il permet aux participants d'apprendre les bases du langage de manière interactive et pratique. La formation est accessible en ligne et régulièrement mise à jour via un dépôt GitLab.

Ce projet regroupe des carnets Jupyter dédiés à la recherche académique, notamment pour une thèse. Il facilite l'analyse de données, la modélisation et la documentation des travaux scientifiques dans un format interactif et reproductible.

Plateforme permettant de créer, partager et collaborer sur des carnets de notes interactifs combinant texte, code, visualisations et données. Utilisé pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique, la documentation technique ou la formation, il facilite l'expérimentation et la présentation des résultats de manière reproductible.

Ce projet pédagogique est un cours interactif destiné aux étudiants de première année pour leur enseigner les concepts fondamentaux des boucles et des conditions en programmation. Il s'agit d'un support de formation sous forme de notebook interactif, permettant une approche pratique et progressive de l'algorithmique.

Ce projet propose une formation complète pour initier les utilisateurs à l'écosystème S3, incluant des supports de cours et des notebooks interactifs. Il vise à démocratiser l'accès aux outils de science des données en fournissant des ressources pédagogiques claires et reproductibles, adaptées aussi bien aux débutants qu'aux utilisateurs intermédiaires.

Ce projet propose des ressources et ateliers pour apprendre à utiliser Git, un système de contrôle de version. Il inclut des supports de formation, des scripts pratiques et des notebooks interactifs pour maîtriser les commandes de base et les workflows avancés. Destiné aux débutants comme aux utilisateurs intermédiaires, il facilite l'apprentissage collaboratif et l'expérimentation en conditions réelles.

Ce projet propose des ressources pédagogiques pour apprendre la programmation en Python, notamment à travers des notebooks interactifs. Il s'adresse aux débutants comme aux utilisateurs avancés souhaitant approfondir leurs connaissances en science des données et en calcul scientifique. Les formations sont structurées pour faciliter l'apprentissage autonome ou encadré.

Ce projet propose des ressources pédagogiques pour une formation en intelligence artificielle et apprentissage automatique. Il inclut des supports de cours sous forme de diapositives, des exercices pratiques sous forme de notebooks Jupyter, et des exemples concrets pour illustrer les concepts clés comme les réseaux de neurones, les modèles de classification et l'analyse de données. Destiné aux étudiants et professionnels, il facilite l'apprentissage interactif et collaboratif.

Ce projet propose des supports pédagogiques sous forme de notebooks Jupyter pour former des étudiants en intelligence artificielle. Il couvre des méthodes et concepts clés en Python, avec des exemples interactifs et des jeux de données comme le dataset Iris. Destiné principalement aux formations universitaires, il facilite l'apprentissage pratique des algorithmes d'apprentissage automatique.