Note: This is a living document and updates are consistently being made to it. We'll add more tools and services as time goes. If you know of a tool or service that should be included in the section below, please don't hesitate to suggest it by creating an issue.
- Register to the event
- Create a GitHub account
- Create a Discord account
- Create additional services accounts
Please register on our EventBrite page!
And consult the Participant Guide for more details!
All projects should be hosted on this GitHub organization:
In order to be able to work with GitHub, you will need to create an account.
If you already have an account, please have your handle provided to your teamlead so that you can be added in the organization and have the required rights to push changes to the project.
Teamleads, please send an email with your team name and members to the organizers to have your team created on GitHub and Discord.
Unlike typical challenges, the goal of this event is not only to showcase your creativity and innovation skills, but to actually create communities around your project. You will be leveraging open data but also open source software to take on some incredible challenges that all countries are facing.
As such, all projects should be released under an open source licence to increase reuse and encourage collaboration internationally.
If you need help choosing a licence, you can join the #opensource channel on Discord or consult these guidelines for some additional guidance.
Please note that we will also have open source experts on site and online to support you.
For the purpose of this event, we opted for a free communications service: Discord
If you already have an account, an invite link will be provided shortly.
Otherwise, please ensure you have an account created to help speed things up before the day of the hackathon.
You can use Discord via a web browser or you can download the application to run on your computer or smartphone (this option is recommended for performance reasons).
As there will be both people attending in person and online, our mentors will support the teams via both the application and in person on site.
People on site will be able to join channels to request help and mentors will come see them at their table.
People online will be able to message our mentors and voice chat channels will be available for discussing issues.
There will be text channels per topics to request the help of our gracious mentors.
For example, if your team is stuck with a data set issue, you can join the #data-donnees channel and request help.
If you're in person, the available mentor will then join you at your team's table to help. Otherwise, the help can be provided directly in the channel or via a dedicated voice channel.
Common known open source tools and libraries for data science and visualization:
- Visual Studio Code: Highly customizable Integrated Development Environment
- Candela: JavaScript, R and Python data visualization components
- Charted Online data visualization tool
- Plotly: Data vizualisation library for:
- Leaflet: JavaScript library for mobile-friendly interactive maps
- RawGraphs: Online data visualization tool
- Chartist.js: JavaScript library to generate simple responsive charts
- D3.js: JavaScript library for manipulating documents based on data (Recommended for advanced users)
- TensorFlow: An open source machine learning library for research and production. (recommandée pour les utilisateurs avancés)
- Apach MxNet: A flexible and efficient library for deep learning
- Pytorch: An open source deep learning platform that provides a seamless path from research prototyping to production deployment.
- ElasticSearch:100% open source distribution of Elasticsearch with advanced security, alerting, deep performance analysis, and more
- JupyterNotebook: an open-source web application that allows you to create and share documents that contain live code, equations, visualizations and narrative text. Uses include: data cleaning and transformation, numerical simulation, statistical modeling, data visualization, machine learning, and much more.
Programming languages with strong data science and visualization support:
Our partners are offering a lot of tools and services, as well as mentors to support you in your project.
If your team will require any cloud services such as pre-configured Data Science Virtual Machines, please follow the following instructions for access to a free Azure subscription for your team. All Open Source tools and services (eg. managed Kubernetes), many Linux distributions, OSS databases, analytics, big data solutions such as TensorFlow are supported and available in Azure.
Additionally, once you have setup your team's Azure subscription, you can view these handy resources for a quick start on your idea.
To access the AWS cloud platform you need an AWS account. In case you do not have created one yet, the AWS Free Tier lets you gain experience with the AWS platform, products, and services.
To create the account you can follow the instructions to setup your AWS Account.
For information on the services and ideas on how to use them for your challenge see the following resources.
Upcoming (other partners services)
This is a list of datasets that you can use for your hackathon. This is just for reference and is not a holistic reference of datasets - please feel free to bring in your own datasets as needed.
Note : Il s'agit d'un document en évolution et des mises à jour y sont régulièrement apportées. Nous ajouterons d'autres outils et services au fil du temps. Si vous connaissez un outil ou un service qui devrait être inclus dans la section ci-dessous, n'hésitez pas à le suggérer en créant une "issue" (équivalent à un billet).
- Inscrivez-vous à l'événement
- Créez un compte GitHub
- Créez un compte Discord
- Créez des comptes pour les services additionnels
Enregistrez-vous sur notre page EventBrite!
Et consultez le Guide des participants pour plus de détails!
Tous les projets devraient être hébergés sur cette organisation GitHub :
Afin de pouvoir travailler avec GitHub, vous aurez besoin de créer un compte.
Si vous avez déjà un compte, veuillez fournir votre identifiant à votre chef d'équipe afin de pouvoir être ajouté dans l'organisation et avoir les droits requis pour pousser des changements au projet.
Les chefs d'équipes, veuillez s'il-vous-plait envoyer un courriel aux organisateurs avec votre nom et les membres de votre équipe pour que nous puissions créer les équipes sur GitHub et Discord.
Contrairement aux défis typiques, le but de cet événement n'est pas seulement de mettre en valeur votre créativité et vos capacités d'innovation, mais aussi de créer des communautés autour de votre projet. Vous utiliserez des données ouvertes mais aussi des logiciels libres pour relever des défis incroyables auxquels tous les pays sont confrontés.
Ainsi, tous les projets devraient être publiés sous une licence de logiciel libre afin d'accroître la réutilisation et d'encourager la collaboration internationale.
Si vous avez besoin d'aide pour choisir une licence, vous pouvez rejoindre le canal #opensource sur Discord ou consulter ces lignes directrices pour des conseils supplémentaires.
Veuillez noter que nous aurons également des experts du logiciel libre sur place et en ligne pour vous aider.
Pour les besoins de cet événement, nous avons opté pour un service de communication gratuit : Discord
Si vous avez déjà un compte, un lien d'invitation vous sera fourni sous peu.
Sinon, veuillez vous assurer d'avoir un compte créé pour aider à accélérer les choses avant le jour du hackathon.
Vous pouvez utiliser Discord via un navigateur Web ou télécharger l'application à exécuter sur votre ordinateur ou votre téléphone intelligent (cette option est recommandée pour des raisons de performances).
Comme il y aura à la fois des participants présents en personne et en ligne, nos mentors soutiendront les équipes via l'application Discord et en personne sur place.
Les gens sur place pourront se joindre aux canaux pour demander de l'aide et les mentors viendront les voir à leur table.
Les gens en ligne pourront envoyer un message à nos mentors et des canaux de clavardage seront disponibles pour discuter des enjeux.
Il y aura des canaux de texte par sujet pour demander l'aide de nos mentors.
Par exemple, si votre équipe est confrontée à un problème d'ensemble de données, vous pouvez rejoindre le canal #data-donnees et demander de l'aide.
Si vous êtes en personne, le mentor disponible se joindra à vous à la table de votre équipe pour vous aider. Sinon, l'aide peut être fournie directement dans le canal ou via un canal vocal dédié.
Outils et bibliothèques de logiciels libres reconnus pour la science et la visualisation des données :
- Visual Studio Code : Environnement de développement intégré hautement personnalisable
- Candela : Composantes de visualisation de données JavaScript, R et Python
- Charted Outil de visualisation des données en ligne
- Plotly : Bibliothèque de visualisation des données pour :
- Leaflet : Bibliothèque JavaScript pour des cartes interactives adaptées aux téléphones portables
- RawGraphs : Outil de visualisation de données en ligne
- Chartist.js : Bibliothèque JavaScript pour générer des graphiques simples et réactifs
- D3.js : Bibliothèque JavaScript pour manipuler des documents basés sur des données (recommandée pour les utilisateurs avancés)
- TensorFlow: An open source machine learning library for research and production. (recommandée pour les utilisateurs avancés)
- Apach MxNet: une bibliothèque souple et efficace pour un apprentissage en profondeur
- Pytorch: Plate-forme d'apprentissage en profondeur open source offrant un chemin transparent entre le prototypage de recherche et le déploiement en production.
- ElasticSearch: distribution 100% open source d'Elasticsearch avec sécurité avancée, alertes, analyse approfondie des performances, etc.
- JupyterNotebook: application Web à code source ouvert permettant de créer et de partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif. Les utilisations incluent: nettoyage et transformation de données, simulation numérique, modélisation statistique, visualisation de données, apprentissage automatique, etc.
Langages de programmation avec un fort support pour la visualisation et la science des données :
Nos partenaires offrent de nombreux outils et services, ainsi que des mentors pour vous soutenir dans votre projet.
Si votre équipe a besoin de services en nuage tels que des machines virtuelles "Data Science" préconfigurées, veuillez suivre les instruction ssuivantes pour accéder à un abonnement Azure gratuit pour votre équipe.Tous les outils et services libres (ex. Kubernetes), de nombreuses distributions Linux, des bases de données de logiciels libres, des outils d'analyses, et des solutions de données volumineuses telles que TensorFlow sont supportés et disponibles chez Azure.
De plus, une fois que vous avez configuré l'abonnement Azure de votre équipe, vous pouvez consulter ces ressources pratiques pour un démarrage rapide de votre idée.
Pour accéder à la plate-forme cloud AWS, vous devez disposer d'un compte AWS. Si vous n'en avez pas encore créé un, le Niveau gratuit AWS vous permet d'acquérir de l'expérience avec la plate-forme, les produits et les services AWS.
Pour créer le compte, suivez les instructions ici: Comment créer et activer un nouveau compte Amazon Web Services? Une fois que vous avez créé le compte pour ajouter un accès aux membres de votre équipe créez des utilisateurs supplémentaires dans votre compte. Pour plus d'informations sur les services et des idées sur la façon de les utiliser pour votre défi, voir les [ressources suivantes](./ Technical-Reference-Guide-for-AWS.md)
Pour créer le compte, vous pouvez suivre les instructions pour configurer votre compte AWS.
Pour plus d'informations sur les services et des idées sur la façon de les utiliser pour votre défi, voir les ressources suivantes.
Prochainement (autres services partenaires).
Voici une liste d'ensembles de données que vous pouvez utiliser pour votre hackathon. Ceci n'est qu'une référence et n'est pas une référence holistique des ensembles de données - n'hésitez pas à apporter vos propres ensembles de données au besoin.