Ce projet est un démonstrateur et un modèle pour la configuration correcte de Quarkus et Kafka Streams, avec une intégration dans dev-stack. Il permet d'agréger des données météorologiques en temps réel et de traiter des flux de données avec Kafka Streams.

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.

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.

SeSAM est une plateforme d'analyse et de prévision des données environnementales. Elle permet de collecter, traiter et visualiser des données relatives à l'environnement telles que les données météorologiques, la qualité de l'air et la biodiversité. Grâce à des algorithmes avancés, SeSAM est capable de fournir des prévisions précises et des analyses détaillées pour aider les décideurs et les citoyens à mieux comprendre et à gérer leur environnement.

Le projet test-1-journee est dédié à la gestion, visualisation et analyse de données météorologiques. Il permet de collecter, stocker et traiter des données météorologiques en temps réel ou historiques, de les visualiser sous forme de graphiques et de cartes, et d'analyser les tendances météorologiques pour aider à la prise de décision.

Le projet mfcom est un module du Metwork Framework dédié à la gestion et au traitement de données météorologiques. Il offre des fonctionnalités d'intégration de services web et de traitement de données scientifiques.

Polymnie_io est un projet dédié à l'analyse et au traitement de données environnementales et météorologiques. Il permet de manipuler des données complexes, de les nettoyer et de les mettre en forme, avant de générer des visualisations de ces données sous forme de graphiques ou de cartes.

Le projet smartgh-cloudml est une solution de traitement et d'analyse de données environnementales en temps réel. Il permet de collecter, stocker et traiter des données provenant de différents capteurs pour fournir des prévisions météorologiques et surveiller la qualité de l'air.

AdaptBee est un projet développé par Romain VICENS pour Maryse VANDERPLANCK, visant à rassembler des données environnementales et phénologiques. Il permet la collecte et l'analyse de données météorologiques et de pollution atmosphérique, ainsi que le traitement de données de biodiversité.

Le projet hermes_idaf est un module dédié à l'analyse, la prévision et au traitement de données météorologiques. Il s'appuie sur des bibliothèques telles que NumPy, Pandas, SciPy et Matplotlib pour fournir des fonctionnalités avancées de manipulation et de visualisation de données.