Ce projet fournit une instance déployable de JupyterHub sur OpenShift, utilisant OpenShift comme fournisseur d'authentification. Il permet aux utilisateurs de créer et de partager des notebooks Jupyter, idéal pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique et la data science.

GLiCID JupyterLite est une plateforme permettant de créer et partager des notebooks Jupyter accessibles directement dans un navigateur web. Il offre un environnement de développement pour la programmation et l'analyse de données, avec la possibilité de pointer vers des notebooks spécifiques dans des branches dédiées.

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.

Ce projet vise à démontrer les capacités de Binder, un outil de création d'environnements de développement et de recherche reproductibles et personnalisés. Il permet aux utilisateurs de partager et de réutiliser des notebooks Jupyter et d'autres ressources de manière interactive, facilitant ainsi la collaboration et l'apprentissage en mathématiques et dans d'autres domaines.

Jupyter Notebooks est un projet open-source permettant la création, l'exécution et le partage de notebooks interactifs. Il permet aux utilisateurs de combiner du texte, du code, des équations, des visualisations et des widgets dans un même document, favorisant ainsi la collaboration et la reproductibilité des analyses de données.

Le projet mooc-mr-notebooks est une plateforme d'apprentissage en ligne dédiée à l'utilisation du langage de programmation Python, ainsi qu'à l'apprentissage de concepts de data science et de machine learning. Il permet aux utilisateurs de créer, partager et exécuter des notebooks Jupyter, favorisant ainsi une expérience d'apprentissage interactive et collaborative.

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.

Dépôt de code source hébergeant un environnement de développement pour des matériels de cours en R, incluant des notebooks Jupyter et des scripts R. Il peut être utilisé pour tester et partager des matériels de cours en ligne grâce à Binder.

Ce projet permet l'analyse et la visualisation de données à l'aide de notebooks Jupyter. Il offre une interface pour créer, modifier et partager des notebooks en ligne. Les fonctionnalités de visualisation de données sont assurées par des bibliothèques telles que Plotly, Matplotlib, Bqplot, Seaborn et Xlrd.

Ce projet est un exemple de dépôt Git contenant des ressources pédagogiques en Python, avec un environnement de développement configuré pour être exécuté dans un conteneur Docker. Il permet de créer des notebooks Jupyter et de les partager en ligne grâce à Binder.