La spectrométrie de masse génère des données spectrales complexes nécessitant un traitement spécialisé. Matchms fournit une boîte à outils Python complète pour le chargement, le filtrage, la comparaison et l'identification de composés à partir de données spectrales avec des métriques de similarité établies.

Les tâches de calcul scientifique nécessitent des ressources matérielles appropriées pour fonctionner efficacement. Cette compétence détecte automatiquement les cœurs CPU, la disponibilité GPU, la mémoire et l'espace disque pour recommander des stratégies de calcul optimales et des choix de bibliothèques.

L'analyse de données géographiques nécessite des outils spécialisés pour gérer les géométries vectorielles, les systèmes de coordonnées et les relations spatiales. GeoPandas étend pandas pour permettre des opérations spatiales sur des types géométriques et une manipulation efficace des données géospatiales.

Accédez à des données réglementaires complètes de la FDA, incluant les médicaments, dispositifs médicaux, rappels alimentaires et informations sur les substances. Recherchez les événements indésirables, l'étiquetage, les approbations et les rappels en utilisant l'API officielle openFDA.

Les scientifiques ont besoin de comprendre la structure et la qualité de divers fichiers de données scientifiques avant l'analyse. Cette compétence détecte automatiquement les types de fichiers, extrait les métadonnées, effectue une analyse statistique et génère des rapports markdown complets pour plus de 200 formats scientifiques.

L'analyse manuelle d'Excel prend des heures de travail répétitif. Cette compétence fournit des modèles pandas prêts à l'emploi pour lire, analyser et visualiser des données de feuilles de calcul en quelques secondes.

La gestion des données génomiques et la création de pipelines d'analyse sur DNAnexus nécessitent l'apprentissage d'APIs et de modèles complexes. Cette compétence fournit des conseils complets pour le développement d'applications, la gestion des données et l'exécution de workflows sur la plateforme cloud DNAnexus.

Prédisez les poses de liaison 3D entre les protéines et les petites molécules ligands en utilisant des modèles de diffusion de pointe. Générez des prédictions avec scores de confiance pour la découverte de médicaments basée sur la structure et les campagnes de criblage virtuel.

Traiter les données de séquençage de nouvelle génération pour les expériences ChIP-seq, RNA-seq et ATAC-seq. Convertir les fichiers BAM en pistes de couverture normalisées et générer des visualisations de qualité publication incluant des cartes thermiques, des graphiques de corrélation et des profils.

Travailler avec des données moléculaires en Python nécessite du code RDKit complexe. Datamol fournit des fonctions simples pour l'analyse SMILES, le calcul de propriétés et l'analyse de composés.

L'accès aux données démographiques, économiques et de santé à partir de plusieurs sources mondiales nécessite de naviguer à travers des API complexes. Cette compétence fournit des instructions complètes pour utiliser le client Python Data Commons afin d'interroger les statistiques de population, les taux de chômage, les chiffres du PIB et d'autres ensembles de données publiques via un graphe de connaissances unifié.

Le traitement de grands ensembles de données qui dépassent la RAM disponible provoque des erreurs de mémoire et des performances lentes. Dask fournit des abstractions de calcul parallèle qui permettent aux opérations pandas et NumPy de gérer des données à l'échelle du téraoctet sur des ordinateurs portables ou des clusters.

Travailler avec des séquences biologiques, des structures protéiques ou des données génomiques nécessite des outils spécialisés. Cette compétence fournit une documentation complète de Biopython pour vous aider à analyser des fichiers FASTA, interroger des bases de données NCBI, effectuer des recherches BLAST, analyser des structures protéiques et réaliser des analyses phylogénétiques en Python.

La gestion de grandes matrices de données annotées pour l'analyse en génomique monocellulaire est complexe. Cette compétence fournit une documentation complète sur la bibliothèque AnnData, permettant une gestion efficace des fichiers h5ad, des annotations de métadonnées et de l'intégration avec l'écosystème scverse.

Les nouveaux membres de l'équipe ont besoin d'instructions claires pour demander l'accès à Snowflake. Cette compétence fournit des instructions étape par étape pour générer des clés RSA, soumettre des demandes d'accès et se connecter à Snowflake via CLI, Python ou l'interface web.

Les erreurs de base de données provoquent des applications lentes et des pertes de données. Cette compétence fournit des listes de vérification complètes pour la conception de schémas, les requêtes, les modèles ORM et les migrations.

La création de données de test réalistes pour le développement de bases de données est chronophage et sujette aux erreurs. Cette compétence vous aide à générer des données d'amorçage correctement structurées avec des relations, contraintes et scénarios réalistes pour tout système de base de données en utilisant les bibliothèques Faker et les outils ORM.

Comprendre les schémas de bases de données complexes prend du temps et peut mener à des erreurs. Cette compétence vous aide à générer instantanément des ERD professionnels, des diagrammes Mermaid et de la documentation à partir de n'importe quelle source de schéma de base de données.

Transformez des données brutes en rapports markdown et HTML polis. Créez des documents avec des graphiques, des tableaux, des résumés exécutables et des informations exploitables à partir de n'importe quel ensemble de données.

Les requêtes de base de données lentes ont un impact sur les performances de l'application et l'expérience utilisateur. Cette compétence fournit des conseils experts sur l'analyse des plans d'exécution des requêtes, l'identification des goulots d'étranglement et la mise en œuvre d'optimisations comme l'indexation appropriée et la restructuration des requêtes.