Ce projet est une bibliothèque d'outils pour l'ETL (Extract, Transform, Load) de données à grande échelle. Il est basé sur des technologies telles qu'Apache Spark, Apache Hive, Apache Solr et PostgreSQL pour offrir des fonctionnalités de traitement, d'analyse, de recherche, d'indexation et d'intégration de données.

Moteur de transformation et de validation pour les statistiques. Trevas est un moteur Java pour le Language de Transformation et de Validation (VTL), un standard SDMX qui permet la définition formelle d'algorithmes pour valider des données statistiques et calculer des données dérivées. VTL est orienté utilisateur et fournit une vue technologiquement neutre et standard des processus statistiques au niveau métier.

SCALPEL-Extraction est une bibliothèque du framework SCALPEL3, résultant d'un partenariat de recherche entre l'École Polytechnique et la Caisse Nationale d'Assurance Maladie. Elle fournit des extracteurs de concepts permettant de récupérer des événements médicaux et des patients significatifs à partir des données du Système National des Données de Santé (SNDS). Cette bibliothèque est basée sur Apache Spark et lit des données aplaties résultant de l'exécution de SCALPEL-Flattening sur des données SNDS brutes, pour ensuite extraire des `Patients` et des `Events` en trois étapes.

Ce projet est un banc d'essai pour les transformations ATL (AtlanMod Transformation Language). Il sélectionne un sous-ensemble de transformations du zoo ATL en fonction de leur qualité et de leur utilisation dans des applications réelles. Il automatise l'exécution séquentielle de ce sous-ensemble et la génération de données d'analyse des performances.

Le projet UimaOnSpark permet d'exécuter des pipelines UIMA sur des données textuelles à l'aide d'Apache Spark. Il est principalement utilisé pour la segmentation de sections dans des documents médicaux, ce qui facilite l'analyse et l'interprétation de ces documents.

SCALPEL3 est un framework open-source conçu pour extraire des concepts médicaux de manière évolutive, reproductible et facile à partir de grandes bases de données observationales (LODs), avec un focus actuel sur les données du Système National des Données de Santé (SNDS) français. Il est basé sur PySpark et est composé de trois modules : SCALPEL-Flattening pour la dénormalisation des données, SCALPEL-Extraction pour l'extraction de concepts médicaux et SCALPEL-Analysis pour l'analyse de données de cohortes.

Trevas-Jupyter est un notebook Jupyter offrant un support pour le langage VTL (Variable Table Language) via l'engine Trevas. Il permet de charger, manipuler et analyser des données à partir de différents formats tels que Parquet, CSV et SAS.

Projet composé de deux dépôts de code source, il s'agit d'un jeu de codage en direct où les participants doivent implémenter un moteur d'ascenseur. Les participants doivent s'inscrire avec un nom d'utilisateur, une adresse e-mail et une URL de serveur. Des requêtes HTTP GET sont ensuite envoyées à ce serveur pour gérer les ascenseurs et les utilisateurs.

EPIQUE est un prototype d'outil d'analyse de l'évolution de la science dans les archives de documents. Il permet l'extraction et l'alignement de sujets à partir de corpus de documents, ainsi que la visualisation de graphes d'évolution de sujets. Il est implémenté sur Apache Spark et Jupyter Notebook et est utilisé pour étudier l'évolution de la science dans les corpus de documents.

Le projet esfc est une application web dédiée à la gestion et l'analyse de données piscicoles. Il permet de saisir, stocker et analyser des informations sur les poissons, leurs caractéristiques, leur croissance et les campagnes de pêche. Il offre des fonctionnalités de visualisation de données, de calcul de statistiques et de génération de rapports.