Ce projet est une formation en ligne (MOOC) sur l'apprentissage automatique en Python, utilisant la bibliothèque scikit-learn. Il comprend des notebooks Jupyter interactifs, des leçons en texte enrichi et des visualisations de données avec Matplotlib, Seaborn et Plotly. Les étudiants peuvent apprendre à leur propre rythme et bénéficier de fonctionnalités supplémentaires telles que des quiz et un forum de discussion.

Micmac est un logiciel open source de photogrammétrie permettant de traiter et analyser des images 3D, ainsi que de générer des modèles numériques de terrain (MNT) à partir de données aériennes ou terrestres.

Bibliothèque Python pour l'apprentissage statistique à dépendance temporelle, avec un focus sur les processus ponctuels. Elle propose des outils pour les modèles linéaires généralisés et un module d'optimisation générique.

Outil Python pour le postprocessing de données OpenFoam, permettant l'analyse et la visualisation de résultats de simulations de dynamique des fluides.

Ce projet est un outil d'exploration de données météorologiques fourni par METEO FRANCE. Il permet de gérer et de visualiser des données météorologiques sur une période de 3 ans, couvrant deux régions de la France. Le projet comprend des échantillons de données, un package utilitaire et des notebooks pour aider à l'exploration et à la vérification des différents types de données.

Le package pynsee permet d'accéder à plus de 150 000 séries de données macroéconomiques, à une dizaine de jeux de données locaux, à de nombreuses sources disponibles sur insee.fr, aux limites géographiques des zones administratives de l'IGN ainsi qu'à des métadonnées et à la base SIRENE contenant des données sur toutes les entreprises françaises.

Le projet FLAIR-1 vise à améliorer la précision des cartes en fournissant une segmentation précise des surfaces terrestres à partir d'images aériennes. Il propose un défi de segmentation sémantique et d'adaptation de domaine pour les images aériennes, avec un grand ensemble de données comprenant plus de 20 milliards de pixels annotés.

Fluidsim est un framework extensible pour l'étude de la dynamique des fluides avec simulations numériques à l'aide du langage Python. Il permet de développer des solveurs de fluides (i.e. des packages Python résolvant des équations) en écrivant principalement du code Python. Les tâches gourmandes en temps sont effectuées par des fonctions compilées optimisées.

Le projet PHARE est un code de simulation parallèle hybride Particle-In-Cell (PIC) avec rééchantillonnage adaptatif de maillage (AMR). Il permet de simuler des plasmas physiques et d'étudier la fusion nucléaire. Destiné à la recherche en physique des particules, il offre une boîte à outils puissante pour la modélisation de réacteurs à fusion.

Le projet cartiflette offre des méthodes fiables, reproductibles et multi-langages pour récupérer des fonds de carte officiels de l'IGN enrichis de métadonnées utiles pour la cartographie et la data science.