Dépôt d'introduction à la manipulation du SNDS (Système National des Données de Santé) via des notebooks R et Python. Il permet de découvrir quelques tables majeures du SNDS grâce à des données synthétiques, tout en identifiant et en comprenant certaines tables et certaines variables centrales.

Data.table est un package R dédié à la manipulation et l'analyse de données. Il permet de gérer efficacement des tables de données de grande taille grâce à une syntaxe compacte et performante. Il est particulièrement adapté aux ateliers de formation en interne pour les agents d'un organisme de recherche.

Pydisk-querybuilder est une bibliothèque Python permettant de construire des requêtes SQL de manière programmatique, sans avoir à manipuler de chaînes de caractères. Elle permet également de créer des tables et de manipuler des données dans une base de données en utilisant différents types de connecteurs.

Trevas-Jupyter est un notebook Jupyter offrant un support pour le langage VTL (Variable Table Language) via l'engine Trevas. Il permet de charger, manipuler et analyser des données à partir de différents formats tels que Parquet, CSV et SAS.

Ce projet Python est dédié à la manipulation et l'analyse de données carroyées à des fins de recherche géographique. Il permet de réaliser des intersections spatiales et des visualisations de données géospatiales.

Le projet lutece-tech-plugin-importexport est un plugin Lutece qui offre des fonctionnalités d'importation et d'exportation de données pour la gestion et la manipulation de tableaux de données. Il permet d'importer des données depuis différentes sources, de les mettre à jour et de les exporter vers divers formats, facilitant ainsi la gestion et l'intégration de données dans un système Lutece.

Ce projet fournit des fonctionnalités pour la gestion de données de tableaux de bord, la manipulation d'identifiants et de descriptions de composants, ainsi que l'extension des fonctionnalités de notation. Il s'intègre aux plugins Lutece existants pour assurer une expérience cohérente.

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.

CometeSwt est un logiciel permettant l'affichage et l'analyse de données sous forme de tableaux et de graphiques. Il offre des fonctionnalités avancées de gestion de masques et de régions d'intérêt (ROI), ainsi que la manipulation de données 1D et 2D. L'utilisateur peut personnaliser l'apparence des graphiques selon ses besoins.

Heptagon est un langage de programmation synchrone de flux de données avec une syntaxe inspirée de Lustre, permettant l'expression de structures de contrôle telles que des commutateurs ou des automates de mode. Il s'agit également d'un compilateur de recherche, conçu pour faciliter l'expérimentation, doté de fonctionnalités telles que la synthèse de contrôleurs discrets dans le processus de compilation et la manipulation de tableaux avec une optimisation de mémoire modulaire.