Ce projet propose une formation en apprentissage automatique appliquée aux sciences environnementales et au secteur énergétique. Il utilise des notebooks Python pour enseigner l'analyse de données climatiques et énergétiques, en combinant méthodes statistiques traditionnelles et techniques avancées de machine learning. Les étudiants apprennent à extraire des motifs pertinents, modéliser des relations entre variables et prédire des tendances pour prendre des décisions éclairées dans des contextes environnementaux concrets.

Ce projet propose une implémentation Python des tests RCIT et RCoT, initialement développés en R. Il permet d'évaluer l'indépendance conditionnelle entre variables dans des jeux de données complexes grâce à des méthodes basées sur des approximations de matrices de noyaux. Utilisé principalement en recherche académique et en analyse de données, il facilite la validation de modèles et l'exploration de relations statistiques avancées.

Ce projet est une formation donnée par Emilien Schultz sur l'utilisation du langage Python pour la programmation scientifique en SHS. La formation couvre les bases du langage, l'utilisation de Notebooks Jupyter, la manipulation de données, les traitements statistiques, et des usages plus avancés comme la collecte de données ou l'analyse de réseaux.

Le projet python_packaging est un outil d'analyse et de gestion de données financières. Il permet de traiter, d'analyser et de visualiser des données complexes grâce à des fonctionnalités avancées de manipulation de données et de statistiques.

Ce projet est une formation en langage Python pour les sciences humaines et sociales. Il couvre les bases du langage et de son environnement, l'installation et la recherche de bibliothèques, les bases de Pandas et la production de statistiques, et des exemples d'usages avancés. Les documents dans le dépôt correspondent aux documents de la séance.

Ce projet vise à fournir une formation en analyse de données avec Python. Il comprend une présentation de l'URFIST, une introduction aux bases de Python, l'utilisation de bibliothèques et d'API, une initiation à Pandas et une application au questionnaire openscience, ainsi que des analyses avancées, des statistiques et des visualisations.

Ce projet vise à fournir une formation en ligne sur la programmation en Python et l'analyse de données. Les modules couvrent les bases de la programmation, la manipulation de données avec la bibliothèque Pandas, les statistiques descriptives et inférentielles, les modèles avancés de régressions et clustering, et la collecte de données sur internet et l'utilisation d'API.

Petit script permettant de générer des statistiques à partir d'une liste de métiers, offrant ainsi une analyse de données sur l'emploi et la possibilité de créer des rapports sur les tendances professionnelles.

Ce projet permet de collecter, analyser et visualiser des données statistiques pour des organismes publics ou privés. Il offre des outils pour suivre les performances, générer des rapports et présenter les résultats sous forme de graphiques et tableaux. Destiné à faciliter la prise de décision basée sur des données fiables et actualisées.