Data-Viz : Top 15 FIDE
Un projet de data-viz sur le thème des joueurs d'échecs du Top 15 mondial. Il mélange data-science (collecte de données, analyse, feature engineering en python) et développement front (data-viz en javascript via D3 et Plotly). Le moteur d'échecs Stockfish est appelé en Python pour analyser plusieurs milliers de parties et un ensemble de métriques spécifiques aux échecs (précision, taux de conversion, CPL, ouvertures jouées... ) est calculé en utilisant notamment NumPy et Pandas. Les résultats sont ensuite mis sous la forme d'un dashboard en javascript.
Mini-Atlas du changement climatique en France
Un projet-exemple présentant 6 cartes sur le thème du changement climatique en France, au prisme d'exemples symboliques à différentes échelles, du national au local. Réalisé à partir de données et logiciels SIG Open Source, le document explore différentes techniques de sémiologie graphique et de représentation cartographique. L'essentiel des traitements de données a été réalisé en python via Xarray. La cartographie a été réalisée sous QGIS avec une mise en page finale sous Adobe Illustrator.
NOAA Water Temperature
Une application SIG simple basées sur les données de températures des océans de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) américaine. Elle permet d'afficher les températures moyennes des océans du globe pour les mois de janvier, avril, juillet ou octobre avec un pas de 2 ans depuis 1982 jusqu'en 2024. Il est aussi possible d'afficher l'évolution des températures pour un pixel donné sur toute la période de temps. Les données sont issues du produit Optimum Interpolation Sea Surface de la NOAA. Les fichiers netCDF sont traités en Python avec notamment la bibliothèque Xarray. Le front est construit en javascript via Leaflet. A l'origine, la partie SIG est assurée par QGIS server mais la version présentée ici fait appel à des tuiles rasters statiques en raison de contraintes techniques d'hébergement.