Ce projet propose des modules de formation et des exercices pratiques pour aider les chercheurs, professionnels de santé et acteurs académiques à maîtriser le ciblage de populations d’étude dans la base principale du Système National des Données de Santé (SNDS). Il inclut des guides pédagogiques, des cas pratiques avec corrections, et des jeux de données synthétiques du DCIR et du PMSI pour s’entraîner à identifier des patients selon des critères médicaux précis.

Application dédiée à l'apprentissage des kanjis japonais, combinant une interface web et une base de données locale. Elle permet aux utilisateurs d'accéder à des informations détaillées sur les kanjis, de consulter des ressources pédagogiques et de générer des exercices adaptés à leur niveau. L'application s'appuie sur une API externe pour enrichir son contenu et propose une intégration avec un serveur Tomcat pour une expérience utilisateur fluide.

Ce projet propose un guide de formation complet pour apprendre à utiliser le langage R, axé sur le recodage et l'analyse de données d'enquête. Il couvre l'importation de fichiers, les techniques de recodage, l'utilisation du package dplyr, la syntaxe avec les pipes (%>%), ainsi que les bases des statistiques descriptives. Destiné aux débutants comme aux utilisateurs intermédiaires, il inclut des exercices pratiques pour renforcer les apprentissages.

Ce projet est une ressource pédagogique destinée aux étudiants en première année d'informatique. Il propose des cours, des travaux pratiques et des exercices pour enseigner les bases du développement, les structures de données, les algorithmes et la programmation en langage Go. Les contenus sont organisés par thèmes pour faciliter l'apprentissage progressif des concepts fondamentaux.

Ce projet propose des exercices pratiques et un guide pédagogique pour aider les chercheurs, professionnels de santé et acteurs académiques à maîtriser le pré-traitement et la vérification des extractions de données issues de la base principale du SNDS. Il inclut des cas pratiques basés sur des jeux de données synthétiques du DCIR et du PMSI, accompagnés de corrections pour permettre une auto-évaluation et renforcer les compétences en analyse de données de santé.

Ce projet propose des tutoriels sous forme de carnets Jupyter pour initier les étudiants à l'analyse de données avec les outils Python NumPy et pandas. Il couvre les bases de la manipulation de données, leur visualisation et leur analyse, avec des exemples concrets et des exercices pratiques. Destiné initialement à des étudiants en data science, il est accessible à toute personne souhaitant se former aux outils de la data science.

Ce projet propose des tutoriels et exercices pratiques pour apprendre à analyser des données avec les outils Python NumPy et pandas. Destiné aux débutants et étudiants en science des données, il couvre les bases de la manipulation de données, la visualisation et l'application concrète à travers des notebooks interactifs. Les ressources sont adaptées pour un apprentissage progressif et autonome.

Plateforme éducative proposant des exercices pratiques et leurs solutions pour accompagner un cours de programmation. Les apprenants peuvent s'entraîner sur des sujets variés comme les rappels de base, les structures de données, l'orienté objet ou les tâches parallèles. Les solutions sont accessibles via des dépôts GitLab dédiés.

Ce projet propose des tutoriels interactifs pour apprendre à analyser des données avec les bibliothèques NumPy et pandas en Python. Destiné aux débutants et étudiants, il couvre les bases de la manipulation de données, la visualisation et des exercices pratiques. Les notebooks sont conçus pour être exécutés dans des environnements comme Google Colab ou Binder, facilitant l'apprentissage autonome.

Ce projet propose une plateforme éducative dédiée à l'apprentissage des bases de données et du langage SQL. Il permet aux utilisateurs de s'entraîner via des exercices interactifs et des cas pratiques accessibles en ligne. Le site est conçu pour accompagner les étudiants, enseignants ou autodidactes dans la maîtrise des concepts fondamentaux et avancés des bases de données.