Ce projet aide à estimer le nombre de convives dans les cantines scolaires d'une métropole. Il utilise des algorithmes de prévision basés sur des données historiques de fréquentation, de menus et de population scolaire. Le résultat est généré sous forme de fichiers CSV contenant les prévisions par cantine et par date, ainsi que des informations sur l'importance des variables utilisées dans la prévision.

Ce projet analyse la saisonnalité des charges de travail et de l'usage des systèmes IT dans les datacenters. Il étudie les données de six workloads HPC et de la charge Wikipedia pour identifier des motifs saisonniers, caractériser les pics d'activité et comparer différentes méthodes de prévision. Les résultats permettent d'optimiser la planification des ressources et d'anticiper les besoins en infrastructure.