고차원 데이터는 시각화와 분석이 어렵습니다. UMAP는 국소적 및 전역적 구조를 모두 보존하는 빠른 비선형 차원 축소를 제공하여 명확한 2D/3D 시각화와 효과적인 클러스터링 전처리를 가능하게 합니다.

트랜스포머 모델을 다루려면 파이프라인, 토큰화, 파인튜닝 워크플로우에 대한 이해가 필요합니다. 이 스킬은 NLP, 컴퓨터 비전, 오디오 작업에서 Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용하기 위한 모범 사례와 코드 예제를 포함한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

그래프 신경망은 소셜 네트워크와 분자와 같은 불규칙한 데이터 구조로부터 학습을 가능하게 합니다. PyTorch Geometric은 최소한의 보일러플레이트 코드로 GNN을 구축, 훈련 및 평가하기 위한 포괄적인 툴킷을 제공합니다.

5900만 개의 단백질과 200억 개의 상호작용을 포함하는 STRING 데이터베이스에서 단백질 간 상호작용 네트워크에 접근하세요. 기능 강화 분석을 수행하고, 상호작용 파트너를 발견하며, 시스템 생물학 연구를 위한 네트워크 시각화를 생성할 수 있습니다.

사용자는 엄격한 통계 방법으로 데이터를 분석해야 합니다. 이 스킬은 회귀 모델, 가설 검정, 시계열 분석 및 진단 절차에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

기계 학습 모델은 종종 블랙박스로 작동합니다. SHAP는 예측을 이끌어내는 특성과 각 특성이 얼마나 기여하는지를 이해하기 위한 통합 프레임워크를 제공합니다. 이 스킬은 특성 중요도 계산, 시각화 생성, 모델 디버깅, 프로젝트에서 설명 가능한 AI 구현을 도와줍니다.

ML 시스템을 프로덕션에 구축하고 배포하려면 MLOps, 모델 모니터링 및 확장 가능한 인프라에 대한 전문 지식이 필요합니다. 이 스킬은 ML 모델을 프로덕션 환경에 적용하고, RAG 시스템을 구현하며, LLM을 프로덕션 워크플로에 통합하는 데 세계적 수준의 지침을 제공합니다.

전문 수준의 데이터 과학 기술로 실험을 설계하고, 예측 모델을 구축하며, 데이터 기반 의사결정을 추진합니다. 이 기술은 통계 분석, 특성 엔지니어링, 모델 평가를 위한 프로덕션 등급 프레임워크를 제공합니다.

시니어 수준의 전문성으로 프로덕션급 데이터 파이프라인을 설계하고 구현합니다. Python, SQL, Spark 및 최신 데이터 스택 도구를 사용하여 원시 데이터를 안정적이고 확장 가능한 분석 인프라로 변환합니다.

컴퓨터 비전 프로젝트는 아키텍처, 최적화 및 배포에 대한 깊은 전문 지식을 필요로 합니다. 이 스킬은 객체 탐지, 분할 및 실시간 비전 시스템을 프로덕션 모범 사례와 함께 구축하기 위한 시니어 수준의 가이드를 제공합니다.

Seaborn은 최소한의 코드로 복잡한 통계 시각화를 제공합니다. 이 스킬은 탐색적 데이터 분석과 프레젠테이션을 위한 출판 품질의 차트를 만드는 데 도움을 줍니다.

이벤트 발생까지의 시간 분석은 검열된 데이터에 대한 특수한 방법을 필요로 합니다. 이 스킬은 Cox 모델, Random Survival Forest, Survival SVM을 피팅하는 방법에 대한 완전한 안내를 제공하며, 일치 지수(concordance index)와 Brier 점수를 사용하여 예측을 적절하게 평가하는 방법을 다룹니다.

scikit-learn 가이드로 머신러닝 모델을 빠르게 구축합니다. 분류, 회귀, 클러스터링, 전처리, 파이프라인, 모델 평가와 즉시 사용 가능한 예제를 다룹니다.

단일 세포 RNA-seq 분석은 품질 관리, 클러스터링 및 시각화를 위한 복잡한 워크플로우가 필요합니다. 이 스킬은 UMAP 생성, Leiden 클러스터링, 마커 유전자 식별 및 세포 유형 주석을 포함한 완전한 scanpy 워크플로우를 제공합니다.

이 스킬은 PyMC를 사용한 베이지안 통계 모델링 도구를 제공합니다. 계층적 모델 구축, NUTS를 사용한 MCMC 샘플링, 변분 추론 수행, 원칙에 따른 불확실성 정량화를 위한 LOO/WAIC 모델 비교를 가능하게 합니다.

대규모 데이터셋에서 Pandas 워크플로우는 느리고 메모리 집약적입니다. 이 스킬은 지연 평가, 병렬 처리, 직관적인 표현식 API를 통해 10-100배 성능 향상을 제공하는 Apache Arrow 기반의 초고속 DataFrame 라이브러리인 Polars에 대한 전문적인 가이드를 제공합니다.

차트와 시각화를 만드는 것은 시간이 많이 소요됩니다. Plotly는 산점도, 히트맵, 3D 플롯, 지리적 맵을 포함한 40개 이상의 차트 유형을 제공하는 Python 라이브러리입니다. 출판 품질의 인터랙티브 시각화를 만들고 HTML 또는 정적 이미지로 내보내세요.

PDF 문서를 수동으로 처리하는 것은 너무 많은 시간이 소요됩니다. 이 툴킷은 텍스트 추출, 양식 처리, 표 추출, 스캔된 문서의 OCR 수행을 위한 프로덕션 수준의 스크립트를 일괄 처리 지원과 함께 제공합니다.

PDF 문서에는 귀중한 데이터가 포함되어 있지만 프로그래밍 방식으로 처리하기 어렵습니다. 이 기술은 pdfplumber 및 pypdf와 같은 Python 라이브러리를 사용하여 PDF에서 텍스트, 테이블 및 폼 데이터를 추출하는 코드 패턴을 제공합니다.

Python에서 출판 품질의 시각화를 생성하려면 matplotlib API, 스타일 옵션 및 모범 사례를 이해해야 합니다. 이 스킬은 연구 및 데이터 분석을 위한 전문적인 플롯, 차트 및 3D 시각화 생성을 위한 템플릿, 코드 예제 및 문제 해결 가이드를 제공합니다.