Los datos de alta dimensionalidad son difíciles de visualizar y analizar. UMAP proporciona reducción de dimensionalidad no lineal rápida que preserva tanto la estructura local como global para visualizaciones 2D/3D claras y preprocesamiento efectivo de agrupamiento.

Trabajar con modelos transformer requiere comprender pipelines, tokenización y flujos de trabajo de fine-tuning. Esta habilidad proporciona una guía completa para usar la biblioteca Hugging Face Transformers en tareas de NLP, visión por computadora y audio con mejores prácticas y ejemplos de código.

Las Redes Neuronales de Grafos permiten aprender de estructuras de datos irregulares como redes sociales y moléculas. PyTorch Geometric proporciona un kit de herramientas completo para construir, entrenar y evaluar GNNs con código repetitivo mínimo.

Accede a redes de interacciones proteína-proteína desde la base de datos STRING que cubre 59M proteínas y 20B interacciones. Realiza análisis de enriquecimiento funcional, descubre socios de interacción y genera visualizaciones de redes para investigación en biología de sistemas.

Los usuarios necesitan analizar datos con métodos estadísticos rigurosos. Esta habilidad proporciona orientación integral para modelos de regresión, pruebas de hipótesis, análisis de series temporales y procedimientos de diagnóstico.

Los modelos de aprendizaje automático suelen funcionar como cajas negras. SHAP proporciona un marco unificado para comprender qué características impulsan las predicciones y cuánto contribuye cada característica. Esta skill te ayuda a calcular la importancia de características, generar visualizaciones, depurar modelos e implementar IA explicable en tus proyectos.

Construir y desplegar sistemas de ML en producción requiere experiencia profunda en MLOps, monitoreo de modelos e infraestructura escalable. Esta habilidad proporciona orientación de clase mundial para poner modelos en producción, implementar sistemas RAG e integrar LLMs en flujos de trabajo de producción.

Diseñar experimentos, construir modelos predictivos y tomar decisiones basadas en datos con técnicas de ciencia de datos de nivel experto. Esta habilidad proporciona marcos de producción para análisis estadístico, ingeniería de características y evaluación de modelos.

Diseña e implementa pipelines de datos de nivel de producción con experiencia de nivel senior. Transforma datos en bruto en infraestructura de análisis confiable y escalable utilizando Python, SQL, Spark y herramientas de la pila de datos moderna.

Los proyectos de visión por computadora requieren experiencia profunda en arquitecturas, optimización y despliegue. Esta habilidad proporciona orientación de nivel senior para construir sistemas de detección de objetos, segmentación y visión en tiempo real con mejores prácticas de producción.

Seaborn proporciona visualizaciones estadísticas complejas con código mínimo. Esta habilidad te ayuda a crear gráficos de calidad de publicación para análisis exploratorio de datos y presentaciones.

El análisis de tiempo hasta el evento requiere métodos especializados para datos censurados. Esta guía proporciona orientación completa sobre el ajuste de modelos de Cox, Bosques de Supervivencia Aleatorios y SVM de Supervivencia, evaluando correctamente las predicciones con el índice de concordancia y el puntaje de Brier.

Construye modelos de aprendizaje automático rápidamente con guía de scikit-learn. Cubre clasificación, regresión, clustering, preprocesamiento, pipelines y evaluación de modelos con ejemplos listos para usar.

El análisis de RNA-seq de célula única requiere flujos de trabajo complejos para control de calidad, agrupamiento y visualización. Esta skill proporciona flujos de trabajo completos de scanpy incluyendo generación de UMAP, agrupamiento Leiden, identificación de genes marcadores y anotación de tipos celulares.

Esta habilidad proporciona herramientas para modelado estadístico bayesiano usando PyMC. Permite construir modelos jerárquicos, ejecutar muestreo MCMC con NUTS, realizar inferencia variacional y comparar modelos con métricas LOO/WAIC para una cuantificación de la incertidumbre con fundamento.

Los flujos de trabajo con Pandas son lentos y consumen mucha memoria en conjuntos de datos grandes. Esta habilidad proporciona orientación experta sobre Polars, una biblioteca DataFrame ultrarrápida construida sobre Apache Arrow que ofrece mejoras de rendimiento de 10 a 100 veces más rápido con evaluación diferida, procesamiento paralelo y una API de expresiones intuitiva.

Crear gráficos y visualizaciones consume mucho tiempo. Plotly proporciona una biblioteca de Python con más de 40 tipos de gráficos, incluyendo gráficos de dispersión, mapas de calor, gráficos 3D y mapas geográficos. Genera visualizaciones interactivas de calidad de publicación y exporta a HTML o imágenes estáticas.

Procesar documentos PDF manualmente lleva demasiado tiempo. Este toolkit proporciona scripts listos para producción para extraer texto, manejar formularios, extraer tablas y realizar OCR en documentos escaneados con soporte de procesamiento por lotes.

Los documentos PDF contienen datos valiosos pero son difíciles de procesar programáticamente. Esta habilidad proporciona patrones de código para extraer texto, tablas y datos de formularios de PDFs utilizando bibliotecas de Python como pdfplumber y pypdf.

Crear visualizaciones de calidad de publicación en Python requiere comprender la API de matplotlib, las opciones de estilo y las mejores prácticas. Esta habilidad proporciona plantillas, ejemplos de código y orientación para la solución de problemas para generar plots profesionales, gráficos y visualizaciones 3D para investigación y análisis de datos.