Cet algorithme public permet d'identifier les patients à risque vasculaire (diabète, hypertension) pour calculer des indicateurs de dépistage biologique de l'insuffisance rénale chronique (IRC). Il analyse les données du SNDS (DCIR) pour produire des statistiques sur les examens biologiques (créatinine, albuminurie) et les décliner par département, région, classe d'âge et sexe. Les résultats visent à améliorer la prise en charge des patients selon leur stade de MRC, en orientant vers des parcours de soins adaptés (primaires ou spécialisés).

Projet pédagogique destiné à l'apprentissage des technologies web et mobiles. Il permet aux étudiants de manipuler des requêtes HTTP, de charger et afficher des images depuis des URLs distantes, et de traiter des données au format JSON via des services web REST. L'objectif est de comprendre les mécanismes de communication client-serveur et la gestion asynchrone des données.

La base RAC est une base de données exhaustive sur les dépenses de santé et les restes à charge après remboursement par l'Assurance maladie obligatoire en France. Elle permet d'analyser la répartition des dépenses médicales, d'évaluer l'impact des politiques de santé et de produire des indicateurs pour les décideurs publics. Les données couvrent l'ensemble des consommants de soins en ville et à l'hôpital, avec des détails sur les montants remboursés, les restes à charge et les caractéristiques des patients.

Le projet osm-wms est une solution permettant de charger et de transformer les données OpenStreetMap en services WMS, en s'appuyant sur imposm3, MapServer, mapproxy, Nginx, Postgresql et PostGIS. Il permet d'assurer des performances constantes à des résolutions différentes en enregistrant plusieurs fois les données avec une simplification de leur géométrie. Les vues cartographiques sont construites à la demande à partir de la base de données et proposées en différents styles s'adaptant à la résolution demandée. Enfin, mapproxy proxifie les vues proposées par mapproxy, fournit des points d'entrée aux standards WMS, WMTS, TMS, et peut mettre en cache les requêtes pour accélérer l'affichage.

Ce projet est dédié à l'extraction, la transformation et le chargement (ELT) de données démographiques concernant les professionnels de santé. Il permet d'agréger et d'analyser des informations essentielles pour mieux comprendre la répartition et les caractéristiques des acteurs du secteur médical.

JPanda est une librairie Java dédiée à la manipulation et à l'analyse de données structurées sous forme de dataframes. Elle permet de charger, visualiser et transformer des données issues de fichiers CSV ou de tableaux en mémoire. Les utilisateurs peuvent effectuer des sélections, des calculs statistiques, des groupements et des agrégations pour extraire des informations pertinentes. L'outil est particulièrement adapté aux développeurs et data scientists souhaitant automatiser des traitements de données sans recourir à des solutions lourdes.

Ce projet permet d'importer différentes données nécessaires au fonctionnement d'un outil de visualisation des documents de planification. Il prend en charge l'importation de données depuis des URL et flux WFS, la gestion de la correspondance entre Siren et codegeo, l'importation annuelle de données sur les intercommunalités et agrégation, ainsi que l'importation de données de l'IGN.

Application Django permettant de charger des données depuis Grist, une plateforme de gestion de données collaboratives, dans des modèles Django en lecture seule. Elle facilite la synchronisation automatique entre les tables Grist et les modèles Django, évitant ainsi la duplication manuelle des données. Idéale pour les projets nécessitant une intégration fluide entre des bases de données externes et des applications Django.

Projet visant à reconstituer un environnement de développement pour Moodle, composé de plusieurs conteneurs Docker tels qu'Apache, PHP, MariaDB, Redis, Sentinel, HAProxy, Adminer, PhpRedisAdmin et Mailcatcher. Il permet de charger le code de Moodle dans un dossier spécifique, d'initialiser le projet, de construire et démarrer la stack de développement, de consulter la base de données et Redis via des interfaces web, de lire les mails envoyés via Mailcatcher et de monitorer les requêtes Redis.

Le projet 1j1s-etl est dédié à la collecte, au traitement et au chargement des données relatives aux offres de stage. Il permet de récupérer des données brutes à partir de différents flux, de les transformer en informations structurées et de les charger dans une base de données. Ce processus permet de disposer d'une base de données à jour et fiable, facilitant ainsi la recherche et la consultation d'offres de stage.