스킬 data-scientist
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data-scientist

콘텐츠 리비전 r2 안전

데이터 과학 지침으로 데이터 분석하기

데이터 팀에는 통계, 머신러닝, 비즈니스 보고를 위한 구조화된 지침이 필요합니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 분석을 계획하고, 방법을 검증하며, 실행 가능한 인사이트를 설명하도록 돕습니다.

지원: Claude Codex Code(CC)
Maintain this Skill? Claim it 🥉 78 브론즈

내 에이전트로 설치

이 요청을 에이전트에 복사하세요. 공식 Skill 페이지와 매니페스트가 포함되어 있습니다.

에이전트 요청
Review the Skillstore skill "data-scientist" from https://skillstore.io/skills/sickn33-data-scientist.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/sickn33-data-scientist/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

에이전트는 계속해서 계획을 표시하고 보안 정책에서 요구하는 확인을 요청해야 합니다.

에이전트가 읽기 쉬운 리소스

AI 에이전트, 크롤러, 스크립트가 전체 페이지 대신 정리된 컨텍스트만 필요할 때 이 링크를 사용하세요.

Markdown 상세 GET /skills/sickn33-data-scientist.md 서명된 manifest GET /api/skills/sickn33-data-scientist/manifest 서명된 lockfile GET /api/skills/sickn33-data-scientist/lockfile

테스트해 보기

"data-scientist" 사용 중입니다. 구독 비즈니스를 위한 이탈 예측 프로젝트를 계획하세요.

예상 결과:

타깃 정의, 코호트 규칙, 피처 그룹, 검증 기간, 모델 옵션, 평가 지표, 배포 검사를 포함한 프로젝트 계획입니다.

"data-scientist" 사용 중입니다. 결제 화면 재설계가 전환율을 개선했는지 분석하세요.

예상 결과:

테스트 설계, 지표 선택, 유의성 검정, 효과 크기, 가드레일 지표, 주의사항, 의사결정 권장 사항을 다루는 실험 검토입니다.

"data-scientist" 사용 중입니다. 고객 세분화 결과를 경영진에게 요약하세요.

예상 결과:

세그먼트 프로필, 비즈니스 가치, 권장 조치, 데이터 한계, 후속 분석 단계를 포함한 이해관계자용 내러티브입니다.

보안 감사

안전
v5 • 2026. 7. 23. 버전별 보고서 열기

The skill contains only instructional Markdown and no executable code, network actions, credential access, or destructive operations. No static or semantic security findings were identified, including no prompt injection language.

1
스캔된 파일
202
분석된 줄 수
0
검토 항목
0
오탐 무시됨
가장 최근에 완료된 정적·의미론적 감사에서 확인된 보안 발견 사항이 감지되지 않았습니다. 이는 스킬에 부작용이 없음을 증명하지 않습니다.
감사자: codex 감사 이력 보기 →
이 보고서 공유 및 인용

버전이 지정된 평가 보고서, 중립 배지, 임베드 카드 및 인용을 공유하세요. Skillstore는 근거를 보고하지만 이 Skill의 안전 여부를 판단하지 않습니다.

버전별 보고서 열기
보안 평가

보고서 링크 복사

https://skillstore.io/skills/sickn33-data-scientist/audits/5?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdown 배지

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-data-scientist/security.svg)](https://skillstore.io/skills/sickn33-data-scientist?utm_source=security_passport_badge)

HTML 배지

<a href="https://skillstore.io/skills/sickn33-data-scientist?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-data-scientist/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

임베드 카드

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/sickn33-data-scientist.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
학술 인용 (APA · BibTeX · CFF)

APA 인용

sickn33. (2026). data-scientist security audit report (audit version 5) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/sickn33-data-scientist/audits/5

BibTeX 인용

@techreport{sickn33-sickn33-data-scientist-2026, author = {sickn33}, title = {data-scientist security audit report (audit version 5)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {5}, url = {https://skillstore.io/skills/sickn33-data-scientist/audits/5}, note = {Author version unspecified} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "data-scientist security audit report (audit version 5)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "sickn33" date-released: "2026-07-23" url: "https://skillstore.io/skills/sickn33-data-scientist/audits/5" identifiers: - type: other value: "skillstore:sickn33-data-scientist:audit:5" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Skillstore 점수

이 점수의 이유 증거 신뢰도: 높음
55
아키텍처
85
유지보수성
87
콘텐츠
68
커뮤니티
83
사양 준수

만들 수 있는 것

예측 모델링 프로젝트 계획하기

지도 학습 워크플로를 위한 타깃, 피처, 검증 전략, 지표, 배포 고려사항을 정의합니다.

실험 결과 평가하기

통계 검정을 선택하고, 효과 크기를 추정하며, 가정을 확인하고, 실험 결과를 비즈니스 권장 사항으로 변환합니다.

경영진용 데이터 스토리 만들기

분석 결과를 비기술 이해관계자를 위한 명확한 시각 자료, 주의사항, 의사결정, 다음 단계로 전환합니다.

이 프롬프트를 사용해 보세요

분석 계획 시작하기 
[business question]에 대한 데이터 과학 분석을 계획하도록 도와주세요. 사용 가능한 데이터에는 [fields]가 포함됩니다. 먼저 누락된 맥락이 있으면 질문하세요.
통계 방법 선택하기 
[change]가 [metric]에 영향을 미쳤는지 검정하기 위한 통계 방법을 추천하세요. 가정, 표본 크기 관련 우려 사항, 해석 지침을 포함하세요.
모델링 워크플로 설계하기 
[target outcome]에 대한 예측 모델링 워크플로를 설계하세요. 피처 엔지니어링, 검증, 지표, 편향 검사, 해석 가능성, 모니터링을 다루세요.
엔드투엔드 연구 검토하기 
[project]에 대한 이 데이터 과학 접근 방식을 검토하세요. 통계적 위험, 데이터 누수, 모델 거버넌스 격차, 이해관계자 커뮤니케이션 개선점을 식별하세요.

모범 사례

  • 권장 사항을 요청하기 전에 비즈니스 목표, 데이터셋 범위, 지표 정의, 의사결정 기준을 제공하세요.
  • 분석이 비즈니스 또는 고객 의사결정에 영향을 미치는 경우 가정, 검증 검사, 한계를 요청하세요.
  • 다양한 청중과 결과를 공유할 때는 기술적 세부 정보와 이해관계자용 요약을 모두 요청하세요.

피하기

  • 타깃, 데이터, 제약 조건, 배포 맥락을 설명하지 않고 모델 추천을 요청하지 마세요.
  • 효과 크기와 실질적 영향을 확인하지 않고 통계적 유의성을 비즈니스 유의성으로 간주하지 마세요.
  • 모델 출력을 사용하기 전에 데이터 누수, 편향, 개인정보 보호, 재현성 검사를 건너뛰지 마세요.

자주 묻는 질문

이 스킬이 내 데이터셋을 직접 분석할 수 있나요?
아니요. 사용자가 공유하는 데이터 세부 정보, 요약, 출력에 기반해 지침과 검토를 제공합니다.
이 스킬은 어떤 도구를 지원하나요?
Claude, Codex, Claude Code와 호환되는 것으로 표시되어 있습니다.
머신러닝 모델 선택에 도움이 될 수 있나요?
예. 모델 계열, 검증 전략, 지표, 해석 가능성 요구 사항, 모니터링 요구 사항을 비교할 수 있습니다.
A/B testing과 인과 분석을 지원할 수 있나요?
예. 실험 설계, 가설 검정, 검정력 분석, 인과 추론, 결과 해석을 다룹니다.
경영진 보고에 적합한가요?
예. 기술적 결과를 간결한 권장 사항, 시각 자료, 주의사항, 다음 단계로 전환하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
전문가 검토를 대체하나요?
아니요. 영향이 큰 의사결정이나 규제 대상 의사결정에는 여전히 전문가 검증과 환경별 테스트가 필요합니다.

개발자 세부 정보

작성자

sickn33

라이선스

MIT

Skillstore 리비전

r2

버전 안내

작성자가 버전을 선언하지 않았습니다.

리포지토리

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/data-scientist

참조

f9e2c34b4f19c7f3e6b0a1e93227b5f77cc12526

유지보수 최신성

2026. 7. 26.

사용량

17 다운로드 · 94 조회

파일 구조

📄 SKILL.md

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