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데이터 과학자
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Use this Skill for Google Earth Engine satellite analysis: NDVI time series, LULC classification, change detection, and GeoTIFF export via geemap and ee.
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xjtulyc/awesome-rosetta-skills - 2페이지
SkillsMP는 xjtulyc/awesome-rosetta-skills에서 163개의 skill을 수집했습니다. skill을 열어 소스와 세부 정보를 확인하세요.
xjtulyc/awesome-rosetta-skills수집된 skill 163개 중 40개를 표시합니다.
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미생물학자
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Use this Skill to simulate spiking neural networks with Brian2: LIF/AdEx neurons, STDP, recurrent networks, raster plots, and mean-field analysis.
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기타 생물 과학자기타 심리학자
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Use this Skill for functional connectome analysis: connectivity matrices, graph metrics (clustering, path length, modularity), rich-club, hub detection.
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데이터 과학자
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Use this Skill for PsychoPy experiment design: stimulus presentation, response collection, TTL synchronization, BIDS event files, and reaction time analysis.
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미생물학자
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Automated spike sorting pipeline using SpikeInterface with Kilosort2/Mountainsort5, quality metrics, and Phy export for extracellular neural recordings.
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소프트웨어 개발자
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Use this Skill for combustion simulations with Cantera: mechanism loading, freely propagating flames, ignition delay, reactors, and sensitivity analysis.
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소프트웨어 개발자
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Use this Skill for FEA with FEniCSx or scikit-fem: mesh generation, boundary conditions, linear elasticity, heat conduction, and result visualization.
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토목 엔지니어기계 엔지니어
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Run and post-process OpenFOAM CFD simulations using PyFoam, pyvista, and vtk for mesh setup, solver control, and visualization.
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산업 엔지니어
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Use this Skill for reliability engineering: Weibull analysis, fault tree analysis, FMEA, reliability block diagrams, and accelerated life testing.
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소프트웨어 개발자
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ROS2 robotics development with rclpy: nodes, topics, services, actions, tf2 transforms, and Nav2 navigation.
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소프트웨어 개발자
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Use this Skill for discrete-event simulation with SimPy: M/M/c queues, manufacturing lines, resource contention, and confidence intervals via replications.
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재무 및 투자 분석가
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Use this Skill for development economics: LSMS data loading, RCT ITT analysis, Lee sharp bounds, covariate balance table, propensity score matching, and poverty indices (FGT).
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금융 리스크 전문가
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Use this Skill for macroeconomic forecasting: ARIMA, VAR, ML ensemble (LightGBM), Diebold-Mariano test, fan chart generation, and real-time ALFRED data.
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데이터 과학자
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Use this Skill for labor economics analysis: Mincer wage equation, Heckman selection, Oaxaca-Blinder decomposition, CPS data cleaning, and unconditional quantile regression.
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데이터 과학자
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Use this Skill for machine learning in econometrics: Post-LASSO for high-dimensional controls, Double/Debiased ML (DML) for ATE/ATT, cross-fitting, and valid post-selection inference.
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데이터 과학자
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Use this Skill for synthetic control causal inference: donor pool selection, weight optimization via scipy, pre-period balance, post-period gap plot, placebo tests, and permutation p-values.
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데이터 과학자
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Use this Skill for multivariate time series: VAR, Granger causality, Johansen cointegration, VECM, impulse response functions, and forecast error variance decomposition.
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금융 리스크 전문가
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Use this Skill for financial time series analysis: GARCH volatility modeling, cointegration, pairs trading, factor models, and risk decomposition.
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데이터 과학자
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Use this Skill for fixed income analytics: bond pricing, yield curves, duration/convexity, Nelson-Siegel fitting, and credit spread modeling.
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데이터 과학자
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Use this Skill for option valuation: Black-Scholes pricing, Monte Carlo simulation with variance reduction, binomial tree, Greeks computation, and implied volatility surface.
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Use this Skill to build optimal portfolios: mean-variance frontier, minimum variance, maximum Sharpe, Black-Litterman views, and risk parity with PyPortfolioOpt.
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소프트웨어 개발자재무 및 투자 분석가+1
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Use this Skill to access WRDS databases: Compustat fundamentals, CRSP returns, TAQ microstructure, and linking tables via wrds Python package.
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정치학자
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Use this Skill for comparative political analysis: QoG, Polity 5, Freedom House merge, cross-sectional OLS with FE, multilevel models, and regime classification.
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Use this Skill for quantitative conflict research: ACLED and UCDP data download, spatio-temporal clustering (DBSCAN), conflict onset logit panel, and fatality estimation.
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데이터 과학자
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Use this Skill for conjoint survey experiments: profile design, AMCE estimation via OLS, marginal means, interaction effects, and respondent-level heterogeneity.
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데이터 과학자
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Use this Skill for electoral analysis: CLEA election data, effective number of parties, ecological inference, turnout modeling, and gerrymandering metrics.
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정치학자
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Use this Skill for international relations quantitative research: gravity trade model (PPML), COW bilateral trade, RTA trade effects, and GDELT event data analysis.
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정치학자조사 연구원
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Use this Skill for political survey analysis: complex sampling with weights, ANES/CCES/ESS data loading, weighted logit/ordered logit, and cross-national equivalence testing.
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소프트웨어 개발자
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Use this Skill for agent-based social modeling with Mesa: opinion dynamics, segregation, social contagion, and network diffusion simulations.
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데이터 과학자
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Use this Skill for demographic methods: life tables, Leslie matrix population projection, Lee-Carter mortality forecast, and Kitagawa decomposition.
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사회학자데이터 과학자
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Use this Skill for inequality analysis: Gini coefficient, Lorenz curves, Theil index decomposition, income mobility, and distributional regression.
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소프트웨어 개발자
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Use this Skill for digital qualitative methods: interview coding, thematic analysis, grounded theory, and NLP-assisted codebook development in Python.
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사회학자
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Use this Skill for social stratification: intergenerational income mobility (Chetty rank-rank), occupational prestige (ISEI), EGP class schema, and transition matrices.
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정신과 의사
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Use this Skill to score and interpret clinical scales: PHQ-9, GAD-7, PCL-5, reliable change index (RCI), norm comparison, and longitudinal change visualization.
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데이터 과학자
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Use this Skill to analyze eye-tracking data: IVT fixation detection, AOI dwell time, scanpath similarity, heatmap generation, and pupillometry baseline correction.
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데이터 과학자
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Use this Skill for psychology meta-analysis: Cohen's d, Hedges' g, random-effects pooling, forest plot, publication bias (Egger, p-curve, PET-PEESE), and sensitivity analysis.
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데이터 과학자
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Use this Skill for multilevel/mixed-effects models: random intercepts/slopes, ICC, model comparison, ESM data within-person centering, and pymer4 with lme4.
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소프트웨어 개발자
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Use this Skill to design behavioral experiments with PsychoPy: stimulus presentation, response timing, BIDS events.tsv generation, and Pavlovia online deployment checklist.
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Use this Skill to analyze reaction time data: outlier removal, ex-Gaussian distribution fitting, EZdiff DDM parameters, and HDDM-equivalent drift-diffusion models with PyMC.
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Use this Skill for computational pragmatics: speech act classification, implicature detection, discourse coherence, and politeness analysis with NLP.
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