Ce projet est le code source du module 2 d'un parcours de formation à R dédié au pôle ministériel MTES-MCTRCT. Il vise à donner aux apprenants les compétences nécessaires pour préparer des données en vue d'analyses statistiques, en les explorant, les comprenant, les structurant et les enrichissant avec des données externes.

Ce projet est un dépôt de code source dédié à l'analyse de données. Il permet de structurer, traiter et interpréter des ensembles de données pour en extraire des insights pertinents. Les utilisateurs peuvent appliquer des algorithmes d'analyse, générer des rapports et visualiser les résultats pour soutenir la prise de décision.

Outil intégré à un environnement de développement pour analyser, déboguer et générer du code source. Il permet aux développeurs de visualiser et manipuler des données techniques, d'automatiser des tâches répétitives et de produire des rapports ou documentations à partir de leur code. Le projet facilite également la compréhension des structures de données et des flux d'exécution.

Ce projet fournit un template de dépôt de code pour des articles ou études scientifiques. Il permet aux chercheurs de structurer leurs travaux de manière reproductible, en incluant des instructions claires pour recréer les analyses, figures et tableaux à partir des données brutes. Idéal pour les publications académiques ou les projets collaboratifs nécessitant une transparence méthodologique.

Le projet DRS2AMR est un outil permettant de convertir des données de dossiers médicaux au format FHIR, d'automatiser le traitement de ces données et d'extraire des données structurées à partir de documents PDF médicaux. Il s'agit d'un dépôt de code source conçu pour faciliter le développement et l'intégration de fonctionnalités liées à la gestion et l'analyse de données médicales.

Ce projet propose une représentation compressée des graphes de développement logiciel, notamment pour l'archive mondiale des codes sources Software Heritage. Il permet d'analyser les relations entre les nœuds (dépôts, commits, fichiers) et de naviguer efficacement dans l'historique des projets open source. Les données sont structurées pour faciliter les recherches complexes et les traitements massifs.

PhoenixParser est une bibliothèque C++ conçue pour faciliter la création de parseurs syntaxiques. Elle permet aux développeurs de définir des règles de grammaire pour analyser des langages spécifiques, générer des arbres de syntaxe abstraite et valider des structures de données. Idéale pour les projets nécessitant une analyse syntaxique avancée ou une génération de code automatisée.

Ce projet vise à analyser et optimiser des graphes de dépendances logiciels issus de dépôts de code source. Il permet de benchmarker des pipelines de traitement, d'évaluer des jeux de données et de mesurer les performances de différents outils d'analyse. Utilisé dans un cadre académique et de recherche, il facilite la compréhension des structures de code et l'identification de points d'amélioration.

Ce projet propose un outil de décomposition orthogonale propre (POD) pour analyser des données de champs de vitesse issues de simulations numériques d'écoulements fluides autour d'un cylindre. Il permet de traiter des fichiers de données volumineux (100 Mo) issus de méthodes d'éléments finis (FEM) à un nombre de Reynolds de 100. Le code génère des résultats exploitables pour étudier les structures cohérentes dans l'écoulement.

Ce projet open source traite et analyse les données relatives aux transports publics en France. Il permet de générer des jeux de données ouverts et structurés, facilitant leur réutilisation par des tiers. Les données produites sont publiées sur la plateforme data.gouv.fr, contribuant ainsi à l'ouverture et à la transparence des informations sur les transports. Le code est conçu pour être réutilisable par des développeurs ou des administrations.