La espectrometría de masas genera datos espectrales complejos que requieren procesamiento especializado. Matchms proporciona un toolkit completo de Python para cargar, filtrar, comparar e identificar compuestos de datos espectrales con métricas de similitud establecidas.

Las tareas de computación científica requieren recursos de hardware apropiados para ejecutarse eficientemente. Esta habilidad detecta automáticamente los núcleos de CPU, disponibilidad de GPU, memoria y espacio en disco para recomendar estrategias computacionales óptimas y elección de bibliotecas.

El análisis de datos geográficos requiere herramientas especializadas para manejar geometrías vectoriales, sistemas de coordenadas y relaciones espaciales. GeoPandas extiende pandas para habilitar operaciones espaciales en tipos geométricos para una manipulación eficiente de datos geoespaciales.

Acceda a datos regulatorios completos de la FDA incluyendo medicamentos, dispositivos médicos, retiros de alimentos e información de sustancias. Busque eventos adversos, etiquetado, aprobaciones y retiros usando la API oficial openFDA.

Los científicos necesitan comprender la estructura y calidad de diversos archivos de datos científicos antes del análisis. Esta habilidad detecta automáticamente tipos de archivo, extrae metadatos, realiza análisis estadístico y genera informes completos en markdown para más de 200 formatos científicos.

El análisis manual de Excel requiere horas de trabajo repetitivo. Esta habilidad proporciona patrones listos para usar de pandas para leer, analizar y visualizar datos de hojas de cálculo en segundos.

La gestión de datos genómicos y la creación de pipelines de análisis en DNAnexus requiere aprender APIs y patrones complejos. Esta habilidad proporciona orientación integral para el desarrollo de aplicaciones, gestión de datos y ejecución de flujos de trabajo en la plataforma cloud de DNAnexus.

Predice poses de unión 3D entre proteínas y ligandos de moléculas pequeñas utilizando modelos de difusión de última generación. Genera predicciones con puntuaciones de confianza para descubrimiento de fármacos basado en estructura y campañas de cribado virtual.

Procesar datos de secuenciación de nueva generación para experimentos ChIP-seq, RNA-seq y ATAC-seq. Convertir archivos BAM a pistas de cobertura normalizadas y generar visualizaciones de calidad de publicación incluyendo mapas de calor, gráficos de correlación y gráficos de perfil.

Trabajar con datos moleculares en Python requiere código RDKit complejo. Datamol proporciona funciones simples para análisis de SMILES, cálculo de propiedades y análisis de compuestos.

Acceder a datos demográficos, económicos y de salud de múltiples fuentes globales requiere navegar por APIs complejas. Esta habilidad proporciona guía completa para usar el cliente Python de Data Commons para consultar estadísticas de población, tasas de desempleo, cifras del PIB y otros conjuntos de datos públicos a través de un grafo de conocimiento unificado.

Procesar grandes conjuntos de datos que exceden la RAM disponible causa errores de memoria y rendimiento lento. Dask proporciona abstracciones de computación paralela que escalan operaciones de pandas y NumPy para manejar datos a escala de terabytes en laptops o clústeres.

Trabajar con secuencias biológicas, estructuras de proteínas o datos genómicos requiere herramientas especializadas. Esta habilidad proporciona documentación completa de Biopython para ayudarte a analizar archivos FASTA, consultar bases de datos de NCBI, ejecutar búsquedas BLAST, analizar estructuras de proteínas y realizar análisis filogenéticos usando Python.

El manejo de grandes matrices de datos anotados para análisis de genómica de célulasa única es complejo. Esta habilidad proporciona documentación completa para la biblioteca AnnData, permitiendo el manejo eficiente de archivos h5ad, anotaciones de metadatos e integración con el ecosistema scverse.

Los nuevos miembros del equipo necesitan instrucciones claras para solicitar acceso a Snowflake. Esta skill proporciona orientación paso a paso para generar claves RSA, enviar solicitudes de acceso y conectarse a Snowflake mediante CLI, Python o interfaz web.

Los errores de base de datos causan aplicaciones lentas y pérdida de datos. Esta habilidad proporciona listas de verificación completas para diseño de esquema, consultas, patrones ORM y migraciones.

Crear datos de prueba realistas para el desarrollo de bases de datos consume tiempo y es propenso a errores. Esta habilidad te ayuda a generar datos seed con estructura adecuada y relaciones, restricciones y escenarios realistas para cualquier sistema de base de datos usando librerías Faker y herramientas ORM.

Comprender esquemas de bases de datos complejos lleva tiempo y puede generar errores. Esta habilidad te ayuda a generar ERDs profesionales, diagramas Mermaid y documentación desde cualquier fuente de esquema de base de datos instantáneamente.

Transforma datos sin procesar en informes refinados en markdown y HTML. Crea documentos con gráficos, tablas, resúmenes ejecutivos e información accionable desde cualquier conjunto de datos.

Las consultas lentas de base de datos impactan el rendimiento de la aplicación y la experiencia del usuario. Esta habilidad proporciona orientación experta sobre el análisis de planes de ejecución de consultas, la identificación de cuellos de botella de rendimiento y la implementación de optimizaciones como indexación adecuada y reestructuración de consultas.