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数据分析 — pandas/numpy 数据清洗/聚合/可视化, 统计检验/A-B测试/SQL
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
学术论文全流程 — research → write → review → finalize，含文献综述、论文撰写、审稿回复
算法与数据结构 — 数组/链表/树/图/堆/哈希/DP/排序/BFS-DFS/线段树/复杂度分析
API 设计 — RESTful/GraphQL/gRPC/OpenAPI/向后兼容/版本策略
后端 API — REST/GraphQL 设计, JWT/OAuth 认证, 输入验证/限流/缓存
代码审查 — 正确性/安全/性能/可维护性审查维度, 基于严重级别的反馈流程
数据库 — PostgreSQL/MySQL/SQLite/MongoDB/Redis, Prisma ORM, 索引/查询优化/迁移
| name | data-analysis |
| description | 数据分析 — pandas/numpy 数据清洗/聚合/可视化, 统计检验/A-B测试/SQL |
Python: pandas/numpy/scipy, 数据清洗/转换/聚合 可视化: matplotlib/seaborn/plotly, 仪表盘(Streamlit/Dash) 统计: 假设检验/回归/贝叶斯/A-B测试 SQL: 窗口函数/CTE/递归查询, 性能优化 ETL: Airflow/dbt, 数据管道, 增量处理
