Le projet jupyterhub-vm permet de construire et de configurer des machines virtuelles à partir d'une image ISO de serveur Ubuntu, en utilisant les outils Packer, Vagrant et Ansible. Il est possible d'utiliser ces machines virtuelles avec VirtualBox ou OpenStack. Le projet est particulièrement utile pour les chercheurs et les développeurs qui ont besoin d'un environnement dédié pour l'analyse de données et le développement de notebooks Jupyter.

Ce projet permet de stocker et organiser des carnets Jupyter, des fichiers interactifs utilisés pour le développement, l'analyse de données et la recherche. Il facilite la gestion de scripts, de calculs et de visualisations dans un environnement structuré, idéal pour les data scientists, développeurs et chercheurs.

Ce projet facilite le déploiement de JupyterHub sur OpenShift pour héberger des Jupyter Notebooks. Il utilise des templates OpenShift et des builders S2I pour simplifier le déploiement sans nécessiter de privilèges d'administration spéciaux. Il inclut des configurations par défaut pour OpenShift et des options pour personnaliser le déploiement.

Ce projet fournit une instance déployable de JupyterHub sur OpenShift, utilisant OpenShift comme fournisseur d'authentification. Il permet aux utilisateurs de créer et de partager des notebooks Jupyter, idéal pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique et la data science.

Ce projet fournit une image Docker basée sur l'image officielle de Jupyter, avec une intégration supplémentaire avec Spark, Hadoop, Hive et Kubernetes. Il permet aux utilisateurs de créer et d'exécuter des notebooks Jupyter pour l'analyse de données.

Plateforme collaborative en ligne dédiée à l'analyse et à la visualisation de données biologiques. Elle permet aux chercheurs et scientifiques de créer, partager et exécuter des notebooks interactifs intégrant du code, des équations, des visualisations et du texte narratif. L'environnement est personnalisable avec différents stacks logiciels adaptés aux besoins spécifiques des utilisateurs.

Projet GitLab dédié à l'utilisation de Jupyter pour le retour d'expérience, avec une licence Creative Commons BY SA. Il s'agit d'un dépôt contenant des dépendances telles que NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Seaborn, Bqplot et Plotly, ainsi qu'une démonstration de déploiement de notebooks.

Le projet jupyterhub-custom est une personnalisation de JupyterHub, une plateforme open-source permettant de créer et de gérer des environnements de notebooks Jupyter collaboratifs. Il offre un espace de travail interactif pour l'exécution de code et la visualisation de données, principalement utilisé dans les domaines de la recherche, de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique.

JupyterLite est une version allégée du célèbre environnement Jupyter, dédiée à l'exécution locale dans le navigateur, sans nécessiter de serveur dédié. Il permet de créer, d'éditer et d'exécuter des notebooks Jupyter, en bénéficiant d'un ensemble de fonctionnalités et d'extensions adaptées aux besoins des utilisateurs, notamment en termes d'analyse et de visualisation de données.

Ce projet permet de tester et visualiser des notebooks Jupyter sous forme d'applications interactives via Voila, un outil de rendu de notebooks en applications web statiques. Il utilise MyBinder pour héberger et exécuter ces notebooks à la volée, facilitant ainsi l'expérimentation et le partage de contenus scientifiques ou pédagogiques sans installation locale.