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Skills neste repositório

a5c-ai/babysitter - Página 8

O SkillsMP coletou 2.079 skills de a5c-ai/babysitter. Abra uma skill para revisar a origem e os detalhes.

a5c-ai/babysitter

Mostrando 40 de 2.079 skills coletadas.

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Implements Change Data Capture patterns for real-time data integration

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Analyzes and optimizes costs for cloud data platforms

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Enriches data catalog entries with automated metadata

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Extracts and maps data lineage from various sources including SQL, dbt, Airflow, and Spark, generating comprehensive lineage graphs for impact analysis.

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Profiles data assets to assess quality dimensions, detect anomalies, and generate comprehensive data quality reports with actionable recommendations.

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Analyzes dbt projects for best practices, performance, maintainability, and generates actionable recommendations for improvement.

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Validates dimensional models against Kimball methodology best practices

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Optimizes feature engineering pipelines and feature store configurations

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Generates Great Expectations suites from data profiles and business rules

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Selects and configures optimal incremental model strategies

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Designs and optimizes Apache Kafka topics and configurations

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Designs and optimizes One Big Table (OBT) patterns

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Generates Slowly Changing Dimension implementations across platforms

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Manages schema evolution and compatibility across data systems

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Analyzes and optimizes SQL queries across different data warehouse platforms (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks) with platform-specific recommendations.

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Designs optimal windowing strategies for stream processing

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Alibi explainability skill for counterfactual explanations, anchors, and trust scores.

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Arize AI skill for production ML monitoring, embedding drift, and performance analysis.

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BentoML skill for model packaging, serving, and containerization.

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Dataset versioning skill using DVC for tracking data changes, managing data pipelines, and ensuring reproducibility.

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Evidently AI skill for data drift detection, model performance monitoring, target drift analysis, and automated reporting for ML systems in production.

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Fairness assessment skill using Fairlearn for bias detection, mitigation, and compliance reporting.

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Feature store management skill for online/offline feature serving, feature registration, and training-serving consistency.

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Data quality validation skill using Great Expectations for schema validation, expectation suites, data documentation, and automated data quality checks in ML pipelines.

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Jupyter notebook execution skill for running notebooks programmatically and extracting outputs.

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Kubeflow Pipelines skill for ML workflow orchestration, component management, and Kubernetes-native ML.

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LIME-based local explanation skill for individual predictions across tabular, text, and image data.

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MLflow integration skill for experiment tracking, model registry, and artifact management. Enables LLMs to log experiments, compare runs, manage model lifecycle, and retrieve artifacts through the MLflow API.

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Model documentation skill for generating model cards following Google's model card framework.

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Optuna integration skill for automated hyperparameter optimization with advanced search strategies, pruning, multi-objective optimization, and visualization capabilities.

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Automated DataFrame analysis skill for statistical summaries, missing value detection, data type inference, and memory optimization recommendations.

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PyTorch model training skill with custom training loops, gradient management, and GPU optimization.

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Distributed computing skill using Ray for parallel training, hyperparameter search, and resource management.

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Seldon Core deployment skill for model serving, A/B testing, and canary deployments on Kubernetes.

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SHAP-based model explainability skill for feature attribution, summary plots, and interaction analysis.

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Scikit-learn model training skill with cross-validation, hyperparameter tuning, pipeline construction, and model serialization. Enables automated ML model development using scikit-learn's comprehensive toolkit.

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TensorFlow/Keras model training skill with callbacks, distributed strategies, and TensorBoard integration.

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Weights & Biases integration skill for experiment tracking, hyperparameter sweeps, and artifact versioning.

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WhyLabs integration skill for ML observability, profile logging, and anomaly detection.

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Analistas de garantia de qualidade de software e testadores
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Run accessibility audits with axe-core and screen reader testing for desktop applications

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