Notebook-vscode est un projet open source qui vise à fournir un environnement de développement intégré pour Jupyter Notebooks, en intégrant des fonctionnalités de Visual Studio Code. Il permet aux développeurs de bénéficier d'un environnement de développement complet pour l'écriture et l'exécution de code Python dans un environnement web.

Ce projet fournit un environnement de développement pour la création de notebooks personnalisés, optimisé pour l'analyse de données, la visualisation, l'apprentissage automatique et le traitement d'images. Il inclut une sélection de packages Python essentiels pour ces tâches.

Ce projet fournit un modèle pour créer un environnement de développement Python avec des matériels de cours. Il est basé sur repo2docker et peut être configuré avec des fichiers YAML et txt pour spécifier les dépendances et les packages Ubuntu à installer. Les matériels peuvent être ajoutés n'importe où dans le référentiel et seront copiés dans l'image Docker lors de la création de l'environnement. Un notebook de test est fourni à titre d'exemple.

Ce projet fournit des Dockerfiles minimaux pour créer des images Docker légères et fonctionnelles pour des notebooks Jupyter, permettant aux développeurs de disposer d'un environnement de développement léger et facilement partageable.

Ce projet est un atelier Jupyter dédié à l'utilisation de R pour l'analyse et la visualisation de données. Il fournit un environnement virtuel isolé avec des versions spécifiques de Python et R, ainsi que des dépendances nécessaires pour le développement de notebooks Jupyter.

Ce projet est un petit modèle associé au package Python Macronometrics, utilisé à des fins éducatives et de test. Il permet d'analyser et de prévoir des données macroéconomiques, ainsi que de fournir un environnement d'apprentissage et de développement de modèles macroéconomiques.

Ce projet vise à fournir un environnement dédié à l'apprentissage de la programmation robotique, en permettant aux utilisateurs de contrôler des robots via des notebooks Jupyter. Les étudiants peuvent développer et tester différents algorithmes pour interagir avec les robots.

Ce projet fournit une image Docker pour déployer JupyterHub, une plateforme permettant de créer des environnements de développement personnalisés pour les travaux pratiques en informatique et les projets de data science. Les utilisateurs peuvent créer et partager des notebooks Jupyter pour le calcul et la visualisation de données.

Le projet funcamp-r-dock est une image Docker qui orchestre tous les packages nécessaires pour exécuter learnr, shinyAce et les tutoriels R Markdown. Il facilite l'apprentissage du langage de programmation R en fournissant des tutoriels interactifs, offre un environnement de développement pour les applications Shiny et héberge des notebooks R Markdown.

Ce projet fournit des notebooks avec différents noyaux pour tester l'instance Jupyterhub. Il donne des indications pour créer des environnements de développement locaux et persistants, ainsi que pour installer des dépendances et des noyaux supplémentaires.