Le projet karuta-csv-processing est un script Perl destiné au traitement de fichiers CSV fournis par des universités dans le cadre du projet Karuta. Il permet de récupérer les fichiers via SFTP, de calculer les différences avec les fichiers précédents, et de créer des archives par université et date.

Le projet convertisseur-xml-csv est un outil permettant de convertir des fichiers XML de marchés publics en fichiers CSV, facilitant ainsi leur exploitation par les utilisateurs. Il automatise le traitement de ces fichiers en masse, offrant un gain de temps et une simplification des démarches.

Ce pipeline analyse les modèles de pause et de stress lexical dans la parole spontanée non native en anglais. Il est initialement conçu pour le traitement par lots de fichiers audio pour des groupes de locuteurs, mais peut également être utilisé pour l'analyse de la parole spontanée isolée pour un locuteur. Les sorties comprennent un fichier TextGrid pour chaque fichier audio d'entrée, contenant une analyse locale du stress lexical, ainsi que des tableaux CSV détaillant toutes les occurrences de mots polysyllabiques avec des informations sur leur réalisation prosodique.

Un workflow modulaire pour le traitement et l'enrichissement des données URL. Il prend en entrée des fichiers CSV ou gzip et produit des fichiers parquet et CSV en sortie. Il utilise des outils tels que Ural pour l'analyse des URL et une base de données pour le stockage des données.

Ce projet est dédié au pré-traitement de jeux de données pour une utilisation dans l'apprentissage automatique. Il prend en entrée des fichiers CSV et effectue plusieurs tâches de pré-traitement, telles que le recodage de variables catégorielles, l'éclatement aléatoire des données et la mise à l'échelle des variables prédictives.

Le projet cdr_2023 permet l'analyse de données à partir de fichiers bruts. Il offre des fonctionnalités de normalisation, de filtrage et de traitement des données, ainsi que la possibilité d'exporter les résultats au format CSV ou Teleplot.

Le projet camino-imports-geojson est dédié à l'importation, au nettoyage et à la transformation de données géospatiales. Il permet de créer des fichiers GeoJSON à partir de divers formats de données, notamment CSV, et de nettoyer et dédupliquer les objets géographiques. Cet outil facilite le traitement et l'intégration de données géospatiales dans des systèmes d'information géographique (SIG).

Ce projet est un workflow de traitement de données qui permet de collecter des données depuis data.gouv.fr, de les envoyer à un serveur Linkproxy, d'extraire des métadonnées à partir de fichiers CSV et de stocker ces métadonnées dans Elasticsearch.

Le projet pvldb2023 est dédié au traitement et à l'analyse de données, en particulier de fichiers CSV. Il permet de générer des statistiques, de gérer des mesures de performance et de faciliter le développement de benchmarks.

Ce projet consiste à importer et traiter des données réelles à partir d'un fichier CSV. Les données sont désordonnées et doivent être décomposées en entités cohérentes pour créer un modèle de données (MCD). Des scripts PostgreSQL sont ensuite utilisés pour ventiler les données dans les tables modélisées. Enfin, une étude statistique est réalisée sur les données.