Le projet udata-fixtures est dédié à la génération de données de test pour les projets liés à l'écosystème Udata. Il permet de simuler des charges de données importantes et de fournir des jeux de données normalisés, facilitant ainsi le développement et les tests de ces projets.

Ce projet est un dépôt de code source contenant des objets JavaScript partagés entre l'application découverte et l'application pro de Pass Culture. Il contient des fonctionnalités telles que la gestion de formulaires, de modales, de données normalisées et de chargements infinis. Cependant, ce repo est voué à disparaître car les différentes fonctionnalités sont en train d'être exportées dans des librairies npm indépendantes hostés sur betagouv.

Une librairie pour la récupération de données normalisées dans un magasin Redux via des sagas. Elle utilise fetch-normalize-data pour la gestion des appels API et la normalisation des données.

Ce projet vise à analyser des données sur les amas de galaxies collectées à différentes fréquences. Il utilise des méthodes telles que l'ICL (Internal Linear Combination) et la MILCA (Modified Internal Linear Combination Algorithm) pour reconstruire un signal astrophysique en éliminant les composantes non-astrophysiques du signal. Le projet aboutit à la création de patches (petites cartes) de données traitées et normalisées, qui peuvent être utilisées pour l'étude des amas de galaxies.

Garance est une plateforme web expérimentale des Archives nationales de France qui diffuse sous forme de graphes de connaissances les référentiels et notices d’autorité produits par les archivistes. Elle permet d’accéder à des données normalisées et enrichies (agents, lieux, concepts) conformes aux principes FAIR, facilitant leur exploitation par les chercheurs, professionnels du patrimoine et archivistes. L’interface propose des outils de recherche et de navigation innovants pour explorer ces données RDF.

EPeak est un workflow snakemake-based pour l'analyse de données ChIP-seq/CUT&RUN/CUT&Tag à partir de fichiers FASTQ bruts. Il permet de streamliner des étapes critiques telles que l'évaluation de la qualité de l'immunoprécipitation à l'aide de la corrélation croisée et la comparaison des réplicats pour les pics étroits et larges. Pour l'analyse différentielle, ePeak fournit des méthodes linéaires et non linéaires pour la normalisation entre échantillons ainsi que des modèles conservateurs et stricts pour l'estimation de la variance et le test de la significativité des différences observées.

Ce projet est responsable de la préparation des données pour tous les tableurs dans le cadre du programme Richelieu. Il s'occupe du nettoyage et de la normalisation des jeux de données, de la récupération de données supplémentaires via des API et de l'explicitation des liens entre fichiers image et entrées de tableurs.

Ural est une bibliothèque Python qui fournit des fonctionnalités d'analyse et de manipulation d'URLs. Elle permet de normaliser, de dédupliquer et d'extraire des liens à partir de HTML. Elle est particulièrement utile pour les projets de crawl web ou de traitement de données à grande échelle.

Ce programme lit des fichiers ASCII à partir d'instruments océanographiques et en extrait les données, qu'il enregistre ensuite dans des fichiers ASCII, ODV et NetCDF OceanSITES. Il utilise une base de données SQLite intégrée pour normaliser, enregistrer et récupérer les données en mémoire.