Ce projet propose une formation dédiée à la mise en place de services web pour l'interopérabilité des capteurs environnementaux. Il s'appuie sur des outils open source comme IstSOS et 52North pour enseigner la collecte, le traitement et la diffusion de données issues de capteurs. Destiné aux professionnels et chercheurs, il facilite l'intégration de ces technologies dans des projets de monitoring environnemental.

Ce projet est une formation pratique sur le text-mining et la reconnaissance d'entités nommées (REN) à partir de textes scientifiques. Les participants apprennent à utiliser AlvisNLP, un outil de composition de workflows en text-mining développé par l'équipe Bibliome de l'unité MaIAGE, pour effectuer une première approche de l'application de text-mining. La formation s'adresse à des chercheurs et ingénieurs en informatique ou en maths-info-stats appliquées ou en bioinformatique.

Cette formation propose une initiation à OpenRefine, un outil open source dédié au nettoyage et à la transformation de données. Elle s'appuie sur des jeux de données géographiques issus de GeoNames et des extensions comme VIB-Bits. Destinée aux chercheurs et professionnels, elle permet d'acquérir des compétences pour structurer et analyser des données brutes efficacement.

Formation dispensée par l'Université de Lausanne (UNIL) pour initier les participants à la programmation en Python, avec un focus sur les applications en sciences humaines et sociales. Les séances couvrent les bases du langage, la manipulation de données avec des bibliothèques comme Pandas, et la création de visualisations. Destinée aux chercheurs, étudiants et professionnels souhaitant acquérir des compétences en analyse de données.

Projet de formation en Python dédié aux chercheurs de l'INRAE, visant à développer des compétences en programmation et en analyse de données.

Ce projet propose une formation complète sur les outils et bibliothèques Python dédiés à l'intelligence artificielle et au deep learning. Il couvre notamment l'utilisation de PyTorch pour la création de modèles, ainsi que des techniques de visualisation de données avec Matplotlib. Destiné aux développeurs et chercheurs, il permet d'acquérir des compétences pratiques en machine learning.

Ce projet propose un format texte standardisé pour représenter des histogrammes sous forme de fichiers ASCII. Il permet de stocker des données statistiques de manière portable, lisible par l'humain et réutilisable par différentes bibliothèques logicielles. Le format est conçu pour être indépendant des outils spécifiques et facilite l'échange de données entre chercheurs et ingénieurs en physique, biologie ou autres domaines scientifiques.

Formation organisée par le consortium ARIANE pour initier les chercheurs en sciences humaines et sociales aux techniques d'analyse automatique de textes. Elle couvre la textométrie, la catégorisation, l'analyse des entités nommées et des sentiments, avec des ateliers pratiques sur des corpus libres de droits. L'objectif est de fournir une vue d'ensemble des méthodes et outils disponibles pour automatiser l'analyse textuelle.

Atelier de formation destiné aux chercheurs et étudiants en sciences humaines et sociales pour découvrir l'utilisation du langage Python dans leurs travaux de recherche. L'événement combine présentations théoriques, démonstrations pratiques et exercices interactifs pour initier les participants aux bases de la programmation et à son application concrète dans l'analyse de données.

Ce projet propose une formation complète à Python destinée aux chercheurs et étudiants en sciences humaines et sociales. Il couvre les bases de la programmation, l'algorithmie, et l'utilisation de bibliothèques scientifiques comme Pandas, NumPy et Matplotlib pour analyser des données et visualiser des résultats.