소스 정보
- 저장소
- ffsshhttiikk/opencode-agents-skills
- 최근 소스 활동
- 2026년 2월 28일 22:51
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 3
- 포크
- 2
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SKILL.md 표시 중
SKILL.md
소스 지침 · 읽기 전용 미리보기- name
- eda/engineering
- description
- EDA engineering practices
- license
- MIT
- compatibility
- opencode
- metadata
- {"audience":"data-engineers","category":"data-science"}
## What I do
- Build scalable EDA pipelines
- Automate data profiling
- Create reproducible data analysis workflows
- Implement data quality monitoring
- Design data exploration tools
- Build self-service analytics infrastructure
## When to use me
Use me when:
- Building data infrastructure
- Automating EDA for large datasets
- Creating data quality dashboards
- Implementing data governance
- Building analytics platforms
## Key Concepts
### Data Profiling Pipeline
```python
from great_expectations import GreatExpectations
import pandas as pd
# Define expectations
expectations = [
{"expectation_type": "expect_column_values_to_not_be_null",
"kwargs": {"column": "id"}},
{"expectation_type": "expect_column_values_to_be_unique",
"kwargs": {"column": "id"}},
{"expectation_type": "expect_column_values_to_be_between",
"kwargs": {"column": "age", "min_value": 0, "max_value": 120}},
{"expectation_type": "expect_column_distinct_values_to_be_in_set",
"kwargs": {"column": "status", "value_set": ["active", "inactive"]}}
]
# Validate data
ge = GreatExpectations()
batch = ge.get_batch("data.csv", "default")
results = ge.validate(batch, expectations=expectations)
```
### Automated Profiling
```python
from pandas_profiling import ProfileReport
# Generate comprehensive EDA report
profile = ProfileReport(
df,
title="Data Profiling Report",
explorative=True,
missing_diagrams=True,
correlations={"high_cardinality": "include"}
)
profile.to_file("eda_report.html")
```
### Data Quality Metrics
- **Completeness**: % non-null values
- **Uniqueness**: % unique values
- **Validity**: % values in valid range
- **Consistency**: Cross-field validation
- **Timeliness**: Data freshness
### Monitoring Setup
- Great Expectations for validation
- Datafold for diff analysis
- Great Expectations Cloud
- Amundsen for data catalog
GitHub에서 보기