Ce projet propose un cours d'introduction au traitement de données, conçu pour initier les participants aux bases de la science des données. Il inclut la création d'un environnement virtuel Python dédié, l'utilisation de notebooks Jupyter interactifs et l'exploration de bibliothèques essentielles comme NumPy, Pandas ou Matplotlib. Destiné aux débutants, il facilite l'apprentissage pratique sans nécessiter de connexion internet.

SIRIUS-ML est un dépôt de code dédié à l'analyse et au traitement automatisé de verbatims. Il propose des outils pour modérer, classifier et détecter des anomalies dans des contenus textuels, tout en garantissant l'anonymisation des données sensibles. Ces fonctionnalités sont utilisées dans le cadre du projet SIRIUS, une initiative publique visant à améliorer la gestion des retours citoyens.

Ce projet a pour but d'initier aux concepts fondamentaux du langage Python, en se concentrant sur des cas d'utilisation concrets tels que l'analyse, le traitement et la visualisation de données. Il couvre des sujets tels que la manipulation de données avec Pandas, la gestion du temps avec pytz, la sérialisation de données avec PyYAML et l'interaction avec des API Web grâce à Requests.

Dépôt de notebooks pour les travaux dirigés du module de pré-orientation SICOM - Traitement du Signal et Multimedia - 3PMPOLS6 de Grenoble INP - Phelma. Il contient des activités d'apprentissage sur l'analyse de signaux, le traitement de données scientifiques, la visualisation de données et l'initiation à l'apprentissage automatique.

Ce projet est une initiative expérimentale visant à faciliter le développement logiciel en automatisant des tâches telles que la gestion des dépôts Git et le traitement des données de logs. Il permet de gagner du temps et de réduire les erreurs humaines.

Ce projet est une formation proposant une initiation à la programmation Python pour des doctorants en sciences humaines et sociales, pensée pour les usages en SHS. Python est un langage de programmation simple, libre, multi-plateforme, pédagogique, bénéficiant d'une communauté d'utilisateurs croissante. La formation permet de réaliser les traitements statistiques habituels des SHS tout en ouvrant aux nouveaux usages liés à l'automatisation des tâches informatiques, le traitement des grands corpus des humanités numériques ou encore la collecte de données sur les réseaux sociaux.

EDNA2 est un framework open source conçu pour automatiser et simplifier le traitement de données scientifiques, notamment dans le domaine de la cristallographie et de la diffraction des rayons X. Il permet de gérer des workflows complexes de manière asynchrone, en s'appuyant sur une structure de données légère et des tâches configurables. Le projet vise à moderniser l'outil EDNA en adoptant des standards actuels comme JSON et Python 3, tout en conservant son esprit initial pour la recherche académique et industrielle.

Ce projet est une formation à l'initiation de la programmation Python pour des doctorants en sciences humaines et sociales. Il vise à présenter les principaux ingrédients du langage Python, sa syntaxe, les blocs qui constituent un script, et les bonnes pratiques de programmation. Le projet aborde également l'utilisation de bibliothèques pour le traitement de données, la manipulation de tableaux de données avec Pandas, et le traitement de données textuelles et résumé.

Événement organisé par l'Insee et le ministère de l'Agriculture pour initier les participants à l'analyse de données agricoles et alimentaires. Les participants explorent des sujets variés comme l'agriculture française, les habitudes alimentaires ou le traitement du langage, sans objectif compétitif. L'événement vise à promouvoir les méthodes de data science et à encourager leur utilisation dans le travail quotidien.

Formation URFIST Toulouse 2021 dédiée à l'initiation à la programmation Python et à l'utilisation de bibliothèques spécifiques pour le traitement de données, avec une introduction à la notion d'API et un exercice d'application.