Dados de alta dimensionalidade são difíceis de visualizar e analisar. O UMAP fornece redução de dimensionalidade não linear rápida que preserva tanto a estrutura local quanto global para visualizações 2D/3D claras e pré-processamento eficaz de agrupamento.

Trabalhar com modelos transformer requer compreensão de pipelines, tokenização e fluxos de trabalho de fine-tuning. Esta skill fornece orientação abrangente para usar a biblioteca Hugging Face Transformers em tarefas de NLP, visão computacional e áudio com boas práticas e exemplos de código.

Redes Neurais de Grafos permitem aprender a partir de estruturas de dados irregulares como redes sociais e moléculas. PyTorch Geometric fornece um conjunto de ferramentas abrangente para construir, treinar e avaliar GNNs com código mínimo.

Acesse redes de interação proteína-proteína do banco de dados STRING cobrindo 59M proteínas e 20B interações. Realize análises de enriquecimento funcional, descubra parceiros de interação e gere visualizações de redes para pesquisa em biologia de sistemas.

Os usuários precisam analisar dados com métodos estatísticos rigorosos. Esta skill fornece orientação abrangente para modelos de regressão, testes de hipóteses, análise de séries temporais e procedimentos de diagnóstico.

Modelos de aprendizado de máquina frequentemente funcionam como caixas-pretas. SHAP fornece uma estrutura unificada para entender quais características impulsionam as previsões e quanto cada característica contribui. Esta habilidade ajuda você a calcular importância de características, gerar visualizações, depurar modelos e implementar IA explicável em seus projetos.

Construir e implantar sistemas de ML em produção requer profunda expertise em MLOps, monitoramento de modelos e infraestrutura escalável. Esta skill fornece orientação de classe mundial para colocar modelos de ML em produção, implementar sistemas RAG e integrar LLMs em fluxos de trabalho de produção.

Projete experimentos, construa modelos preditivos e tome decisões baseadas em dados com técnicas de ciência de dados de nível especialista. Esta skill fornece frameworks de nível de produção para análise estatística, engenharia de features e avaliação de modelos.

Projete e implemente pipelines de dados de nível de produção com expertise sênior. Transforme dados brutos em infraestrutura de análise confiável e escalável usando Python, SQL, Spark e ferramentas modernas de stack de dados.

Projetos de visão computacional requerem expertise profunda em arquiteturas, otimização e implantação. Esta skill fornece orientação de nível sênior para construir sistemas de detecção de objetos, segmentação e visão em tempo real com práticas recomendadas para produção.

O Seaborn oferece visualizações estatísticas complexas com código mínimo. Esta skill ajuda você a criar gráficos de qualidade para publicação para análise exploratória de dados e apresentações.

A análise de tempo até o evento requer métodos especializados para dados censurados. Esta habilidade fornece orientação completa sobre ajuste de modelos Cox, Random Survival Forests e Survival SVMs, enquanto avalia corretamente as previsões com índice de concordância e pontuação de Brier.

Construa modelos de aprendizado de máquina rapidamente com orientação do scikit-learn. Abrange classificação, regressão, clustering, pré-processamento, pipelines e avaliação de modelos com exemplos prontos para uso.

A análise de RNA-seq de célula única requer fluxos de trabalho complexos para controlo de qualidade, clustering e visualização. Esta habilidade fornece fluxos de trabalho scanpy completos, incluindo geração de UMAP, clustering de Leiden, identificação de genes marcadores e anotação de tipos celulares.

Esta skill fornece ferramentas para modelagem estatística Bayesiana usando PyMC. Permite construir modelos hierárquicos, executar amostragem MCMC com NUTS, realizar inferência variacional e comparar modelos com métricas LOO/WAIC para quantificação de incerteza fundamentada.

Fluxos de trabalho com pandas são lentos e consomem muita memória em conjuntos de dados grandes. Esta skill oferece orientação especializada sobre Polars, uma biblioteca de DataFrame extremamente rápida baseada no Apache Arrow que oferece melhorias de desempenho de 10-100x com avaliação preguiçosa, processamento paralelo e uma API de expressões intuitiva.

Criar gráficos e visualizações leva tempo. Plotly oferece uma biblioteca Python com mais de 40 tipos de gráficos, incluindo gráficos de dispersão, mapas de calor, gráficos 3D e mapas geográficos. Gere visualizações interativas de qualidade para publicação e exporte para HTML ou imagens estáticas.

O processamento manual de documentos PDF leva muito tempo. Este kit oferece scripts prontos para produção para extrair texto, manipular formulários, extrair tabelas e realizar OCR em documentos digitalizados com suporte a processamento em lote.

Documentos PDF contêm dados valiosos, mas são difíceis de processar programaticamente. Esta skill fornece padrões de código para extrair texto, tabelas e dados de formulários de PDFs usando bibliotecas Python como pdfplumber e pypdf.

Criar visualizações de qualidade para publicação em Python requer compreensão da API matplotlib, opções de estilo e boas práticas. Esta skill fornece modelos, exemplos de código e orientação de solução de problemas para gerar plots profissionais, gráficos e visualizações 3D para pesquisa e análise de dados.