Ce projet fournit des ressources pédagogiques et des tutoriels sur l'appariement de données individuelles, ainsi que des données de test. Il présente différents packages R et Python pour l'appariement, tels que Record Linkage, dedupe et reclin2.

Gargantext est une plateforme collaborative d'exploration de corpus de textes. Il combine des outils de traitement automatique des langues, de fouille de textes, d'analyse de réseaux complexes et de visualisation interactive pour permettre une analyse approfondie de grands corpus de données textuelles.

Ce projet a pour but d'initier aux concepts fondamentaux du langage Python, en se concentrant sur des cas d'utilisation concrets tels que l'analyse, le traitement et la visualisation de données. Il couvre des sujets tels que la manipulation de données avec Pandas, la gestion du temps avec pytz, la sérialisation de données avec PyYAML et l'interaction avec des API Web grâce à Requests.

Ce projet est un dépôt de code source contenant des notebooks Jupyter démontrant l'analyse de données géospatiales et le traitement de données avec Python, ainsi qu'une démonstration de la création de visualisations cartographiques.

Package Python dédié au traitement et à l'analyse de données météorologiques. Il propose divers scripts et fonctions pour le traitement de ces données, ainsi que des classes et des visualisations graphiques.

Le projet mfdata_python2_tests est une partie du MetWork Framework, un système open-source permettant de construire et gérer des applications et micro-services de production (de la phase de développement à l'exploitation). Il se concentre sur la gestion et le traitement de données météorologiques en utilisant le langage de programmation Python, ainsi que sur la réalisation de tests de fonctionnalités logicielles.

Le MetWork Framework est un ensemble de modules Python dédiés à la gestion et au traitement de données météorologiques. Il inclut des fonctionnalités telles que la gestion de bases de données, le traitement de données, l'administration système, le monitoring et la fourniture d'une API pour les services web. Il est également extensible grâce à des addons dédiés.

Ralph est un projet open source développé par France Université Numérique, conçu comme une CLI (et un serveur LRS) pour gérer les flux de données avec l'analyse d'apprentissage à l'esprit. Ce projet python est conçu pour construire des workflows de données en tant que pipelines UNIX avec le mantra KISS (Gardez-le petit et simple) comme credo : chaque sous-commande effectue une tâche simple et leur combinaison avec d'autres outils de ligne de commande (par exemple, ag, jq, xargs, ...) effectue des traitements complexes.

Ce projet est un pipeline Python permettant de détecter et classer les passages de poissons sur des caméras DIDSON et ARIS. Il est basé sur des modifications du CNN YOLOv5 et sur du traitement de données. Deux jeux de données sont disponibles pour tester le pipeline : un jeu d'images annotées et un scénario réel de vidéos.

Ce projet est une formation proposant une initiation à la programmation Python pour des doctorants en sciences humaines et sociales, pensée pour les usages en SHS. Python est un langage de programmation simple, libre, multi-plateforme, pédagogique, bénéficiant d'une communauté d'utilisateurs croissante. La formation permet de réaliser les traitements statistiques habituels des SHS tout en ouvrant aux nouveaux usages liés à l'automatisation des tâches informatiques, le traitement des grands corpus des humanités numériques ou encore la collecte de données sur les réseaux sociaux.