Ce projet est un dépôt de code source qui fournit des scripts Python pour l'analyse de données économiques, la préparation de données pour l'apprentissage automatique, la réduction de dimension de données et la visualisation de données multidimensionnelles. Il utilise des bibliothèques telles que NumPy, Pandas, Requests, scikit-learn, TensorFlow et Keras pour fournir des fonctionnalités telles que le téléchargement de données, la préparation de données, l'estimation de modèles et la visualisation de données.

Le projet Trackdéchets préparation inspection est un utilitaire de préparation de fiches d'inspection pour le suivi des déchets. Il permet la gestion et la visualisation de données de suivi des déchets.

Le projet sitadel_dataviz est une application de visualisation de données écologiques qui permet de préparer, valoriser et afficher des données sur l'état de l'écologie. Il génère des graphiques et des rapports d'analyse pour aider à la prise de décision.

Ce projet est une formation sur la préparation et la visualisation de données pour l'apprentissage automatique. Il contient des notebooks sur le prétraitement de données tabulaires, textuelles, d'images et audio, ainsi que des modules de visualisation.

Plateforme dédiée à l'analyse des performances sportives des athlètes de l'INSEP et des fédérations sportives. Elle permet de collecter, traiter et visualiser des données d'entraînement et de compétition pour améliorer les résultats sportifs. Utilisée par les entraîneurs et les athlètes pour optimiser leur préparation.

ArteVys est un outil d'analyse et de visualisation de données pour le projet FF4EuroHPC WP4. Il permet de préparer, analyser et visualiser des données à l'aide de scripts Python et d'un outil de visualisation web-based.

Ce projet contient le code d'une application Shiny de valorisation des mesures de présence de nitrates dans les cours d’eau et les nappes des Pays de la Loire. Il permet de charger, préparer et visualiser les données relatives aux nitrates dans les cours d’eau et les nappes phréatiques de la région.

Ce projet contient une application Shiny de valorisation des mesures de présence de nitrates dans les cours d'eau et les nappes des Pays de la Loire. Il permet de charger, préparer et visualiser les données relatives à la présence de nitrates dans l'eau.

Ce tableau de bord Streamlit présente une analyse exploratoire du discours médiatique français sur l'intelligence artificielle entre 2011 et 2021. Il inclut le nettoyage et la préparation des données, l'ingénierie des caractéristiques, et la visualisation des distributions.