Le projet dsn_processing est dédié au traitement des données des Déclarations Sociales Nominatives (DSN) pour créer une base de données facilement exploitable à des fins opérationnelles par les directions métier. Les données sont restructurées, chaînées dans le temps et consolidées chaque mois.

Ce projet, présenté lors d'une conférence à MATE-SHS, fournit des démonstrations et des ressources pour l'utilisation de Python dans les sciences humaines et sociales. Il inclut des exemples de traitement de données, d'analyse de données textuelles et de visualisation de données géographiques.

Plateforme publique dédiée au recueil et au traitement des données médicales et médico-sociales. Elle permet aux établissements de santé et médico-sociaux de transmettre des informations sur les hospitalisations, d'analyser les séjours et de valoriser les données selon les normes T2A. Elle inclut des outils pour les études nationales de coûts et le suivi des personnes en situation de handicap.

Ce projet est une formation à l'initiation de la programmation Python pour des doctorants en sciences humaines et sociales. Il vise à présenter les principaux ingrédients du langage Python, sa syntaxe, les blocs qui constituent un script, et les bonnes pratiques de programmation. Le projet aborde également l'utilisation de bibliothèques pour le traitement de données, la manipulation de tableaux de données avec Pandas, et le traitement de données textuelles et résumé.

Ce projet rassemble les supports, scripts et ressources utilisées lors de l’École d'été méthodes quantitatives en sciences sociales 2021. Il se compose de deux modules : le premier, Traitement quantitatif de données textuelles, traite du nettoyage, exploration et analyse de ces données ; le second, Cartographie, s'intéresse à la présentation et manipulation de données géographiques.

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.

Puck est un logiciel d'analyse de réseaux sociaux spécialisé dans le traitement de données généalogiques. Il permet de visualiser, d'explorer et d'analyser des réseaux sociaux à partir de données généalogiques, en proposant des fonctionnalités avancées de calcul de statistiques et de visualisation.

Huma-Num est une infrastructure de recherche dédiée aux Sciences Humaines et Sociales (SHS). Elle propose des services pour accompagner les chercheurs dans la gestion, le traitement, la préservation et la valorisation de leurs données numériques. L'organisation soutient également les consortiums thématiques et favorise les collaborations nationales et internationales pour renforcer la science ouverte.

Ce projet fournit une image Docker pour exécuter Flair, un framework de traitement du langage naturel (NLP) open-source, avec une intégration facile à SpaCy. Il permet une analyse de sentiments avancée, une détection d'entités nommées et une extraction de faits pour les données non structurées, en particulier dans le contexte des réseaux sociaux.

Le projet LSE-OD2M vise à extraire la structure logique de documents numérisés, en particulier les ouvrages de l'auteur français Frédéric Le Play. Il combine des techniques d'apprentissage automatique et de traitement de données pour transcrire et structurer automatiquement ces documents, facilitant ainsi leur analyse et leur exploitation pour des recherches en sciences humaines et sociales.