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Agent Skills für Datenwissenschaft

Data-Science-Skills decken den gesamten Bogen angewandter Analyse mit Modellen ab: die Frage formulieren, entscheiden, mit welchen Daten du trainieren und testen darfst, die Repräsentation formen, die das Modell tatsächlich sieht, ein Modell und eine dumme Baseline wählen, die es schlagen muss, mit Zahlen evaluieren, die auch nächsten Monat noch gelten würden, und eine Vorhersage oder Erkenntnis liefern, die jemand anderes nutzen kann. Skills in diesem Thema sind tendenziell eng gefasst – eine, die dir hilft zu prüfen, ob eine bessere Vorhersage eine Entscheidung ändern würde, eine andere, die deinen Train/Test-Split absichert, eine weitere, die eine Baseline baut, bevor irgendetwas Ausgefalleneres kommt. Nutze die Rangliste, indem du oben beginnst und die Beschreibung jeder Skill gegen deinen aktuellen Engpass liest. Wenn du noch über die Frage diskutierst, überspringe die Modellierungseinträge. Wenn du ein Modell und keine Baseline hast, fang dort an. Wähle die eine Skill, die die Phase freimacht, in der du tatsächlich steckst.

8 zum Start16 beste Optionen

Hier anfangen.

Data science is applied analysis with models in the mix: question, data, features, model, evaluate, then put it somewhere it can be used.

Dies sind die relevantesten Ergebnisse. Öffne einen Skill, lies die Anleitung und prüfe die Eignung.

What decision a better prediction would change.What you are allowed to train and test on.The representation the model actually sees.A model, and a dumb baseline it has to beat.Numbers that would still hold next month. Ein Teilproblem dieses Bereichs, für das es noch keine Skills gibt.A prediction or an insight someone else can use.

16 beste Optionen

  1. Rang 01
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    statistical-analysis

    Wendet statistische Methoden an, darunter deskriptive Statistik, Trendanalyse, Ausreißererkennung, Hypothesentests und Forecasting, mit Hinweisen zur vorsichtigen Interpretation statistischer Aussagen.

    von anthropics/knowledge-work-plugins

    • Question
    • Model
    4.314 · Beliebtheit
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  2. Rang 02
    Direkt

    ai-research-explore

    Führt eine ausschließlich kandidatenbasierte Deep-Learning-Forschungsexploration auf Basis eines current_research-Ankers durch, mit Ideen-Gating, fairem Vergleich und gesteuerten Experimenten, die in explore_outputs geschrieben werden.

    von lllllllama/rigorpilot-skills

    • Data
    • Model
    311.409 · Beliebtheit
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  3. Rang 03
    Direkt

    datanalysis-credit-risk

    Pipeline zur Datenbereinigung und Variablenselektion im Kreditrisiko für die Vor-Kredit-Modellierung, abdeckend Missing-Rates, IV/PSI-Filterung, Null-Importance-Denoising und Korrelationsentfernung.

    von github/awesome-copilot

    • Data
    • Features
    7.300 · Beliebtheit
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  4. Rang 04
    Direkt

    data-analysis

    Analysiert hochgeladene Excel-/CSV-Dateien mit DuckDB und unterstützt Schema-Inspektion, SQL-Abfragen, statistische Zusammenfassungen, Arbeitsmappen mit mehreren Tabellenblättern und Ergebnis-Export.

    von bytedance/deer-flow

    3.544 · Beliebtheit
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  5. Rang 05
    Direkt

    nature-statistics

    Prüft und verbessert die statistische Berichterstattung in Manuskripten, inklusive experimenteller Einheiten, Replikation, Unsicherheit, Tests und Abbildungsstatistiken, mit konservativem, direkt einfügbarem Text.

    von yuan1z0825/nature-skills

    • Model
    10.201 · Beliebtheit
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  6. Rang 06
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    dbt-transformation-patterns

    Behandelt dbt Analytics Engineering mit Modellorganisation in Staging-/Intermediate-/Marts-Layer, Data-Quality-Tests, Dokumentation und inkrementellen Verarbeitungsstrategien.

    von wshobson/agents

    10.521 · Beliebtheit
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  7. Rang 07
    Direkt

    azure-kusto

    Offiziell

    Fragt Daten in Azure Data Explorer (Kusto/ADX) ab und analysiert sie mit KQL für Log-Analytik, Telemetrie, Zeitreihenanalyse, Aggregationen und Anomalieerkennung.

    von microsoft/azure-skills

    • Data
    544.362 · Beliebtheit
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  8. Rang 08
    Direkt

    powerbi-modeling

    Begleitet Power BI Semantic Modeling mit Star Schemas, DAX-Measures, Beziehungen, RLS, Namenskonventionen und Optimierung der Modellperformance.

    von github/awesome-copilot

    • Features

    Voraussetzungen (angegeben): MCP server

    9.868 · Beliebtheit
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  1. Rang 09
    Direkt

    data-storytelling

    Verwandelt Daten mithilfe von Visualisierung, Kontext und überzeugender Struktur in Narrative, um Analytics an Stakeholder zu präsentieren und Executive-Datenberichte zu erstellen.

    von wshobson/agents

    • Model
    • Deliver
    15.981 · Beliebtheit
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  2. Rang 10
    Direkt

    clickhouse-io

    Behandelt ClickHouse-Schema-Design, Query-Optimierung, Aggregationen, Window Functions und Data-Engineering-Muster für leistungsstarke analytische Workloads.

    von affaan-m/ecc

    • Features
    9.781 · Beliebtheit
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  3. Rang 11
    Möglich

    ai-research-reproduction

    Führt die README-first-Reproduktion von Deep-Learning-Repositories zu einem minimalen, vertrauenswürdigen Durchlauf, koordiniert Aufnahme, Einrichtung, Ausführung, Trainingsverifikation und Evidenzaufzeichnung.

    von lllllllama/rigorpilot-skills

    • Data
    311.091 · Beliebtheit
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  4. Rang 12
    Möglich

    content-experimentation-best-practices

    Behandelt Content-Experimentierung und A/B-Testing mit Experimentdesign, Hypothesen, Metriken, Stichprobengröße, statistischen Grundlagen und häufigen Analyse-Fallstricken.

    von sanity-io/agent-toolkit

    • Question
    3.615 · Beliebtheit
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  5. Rang 13
    Möglich

    ab-testing

    Plant und entwirft A/B- und multivariate Experimente mit Hypothesen-Frameworks, Stichprobengrößentabellen, Metrikauswahl und Leitlinien zur statistischen Signifikanz.

    von coreyhaines31/marketingskills

    • Question
    • Data
    • Model
    68.676 · Beliebtheit
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  6. Rang 14
    Direkt

    bigquery-ai-ml

    Offiziell

    >- Nutzt die integrierten Machine-Learning- und GenAI-Funktionen von BigQuery für fortgeschrittene Datenanalysen. Verwenden, wenn Sie SQL-Abfragen schreiben müssen, die Zeitreihenprognosen erstellen, Werte vorhersagen, Ausreißer oder Anomalien erkennen, Schlüsseltreiber finden, semantische Suche oder Vektorsuche durchführen, Text klassifizieren, Ähnlichkeit berechnen, Inhalte zusammenfassen, Sprache übersetzen, Modelle bewerten, nach semantischen Bedingungen filtern oder generative KI-Funktionen in BigQuery nutzen. Nicht für allgemeine Anfragen zur Verwaltung von BigQuery-Datasets, -Tabellen oder -Jobs verwenden.

    von google/skills

    • Data
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  7. Rang 15
    Direkt

    finetuning

    Offiziell

    Fine-Tuning von Modellen auf Microsoft Foundry mit SFT (überwacht), DPO (Präferenz) oder RFT (Verstärkung mit Gradern). Umfasst Datensatzvorbereitung, Übermittlung von Trainingsjobs, Deployment und Evaluierung. USE FOR: fine-tune, SFT, DPO, RFT, training data, grader, distillation, fine-tuned model, training job, large file upload, calibrate grader, deploy fine-tuned model, evaluate fine-tuned model. DO NOT USE FOR: general model deployment without fine-tuning (use deploy-model), agent creation (use agents), prompt optimization without training (use prompt-optimizer).

    von microsoft/azure-skills

    • Data
    • Model
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  8. Rang 16
    Direkt

    google-cloud-solution-agentic-ai-data-science-workflow

    Offiziell

    >- Designs a tailored multi-product agentic data science architecture on Google Cloud that incorporates opinionated best practices. Use when architecting multi-product solutions for agent-based data analytics or ML workloads. Don't use for simple queries, non-agentic pipelines, general cloud reviews, or writing agent code.

    von google/skills

    Voraussetzungen (angegeben): Network access

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Was dieses Thema umfasst

Was dieses Thema umfasst

Jedes Unterthema bündelt Agent Skills für eine bestimmte Situation.

Question
What decision a better prediction would change.
Data
What you are allowed to train and test on.
Features
The representation the model actually sees.
Model
A model, and a dumb baseline it has to beat.
Evaluate
Numbers that would still hold next month.
Deliver
A prediction or an insight someone else can use.
Häufige Fragen

Häufige Fragen

Wie ist die Liste geordnet?
Sie ist nach beobachteter Suchnachfrage geordnet, wobei direkte Treffer für dieses Thema zuerst platziert werden und eine Obergrenze dafür gilt, wie viele Skills ein einzelner Herausgeber belegen kann.
Müssen alle sechs Phasen abgedeckt sein, bevor ein Data-Science-Skill nützlich ist?
Nein. Die Phasen sind Question, Data, Features, Model, Evaluate und Deliver, und die meisten Skills adressieren eine davon. Ein Skill, der auf Evaluation abzielt, ist nützlich, auch wenn dein Question Framing noch grob ist.
Wo sollte ich anfangen, wenn ich bereits ein Modell habe?
Prüfe, ob du eine simple Baseline hast, die das Modell schlagen muss, und ob deine Evaluationszahlen nächsten Monat noch gelten würden. Skills in diesem Thema, die diese beiden Phasen adressieren, sind die natürliche nächste Wahl.
Was unterscheidet eine Data-Science-Skill von einer allgemeinen Coding-Skill?
Data Science bedeutet hier angewandte Analyse mit Modellen im Spiel, die Arbeit läuft also durch Frage, Daten, Features, Modell, Bewertung und Auslieferung. Ein Skill, der diesen Bogen nicht berührt, gehört zu einem anderen Thema.

Agent Skill installieren

Agent Skills sind SKILL.md-Dateien. Die meisten Agenten erkennen sie, sobald sie im richtigen Skills-Verzeichnis liegen:

  • Claude Code — copy the SKILL.md for statistical-analysis into ~/.claude/skills/statistical-analysis/ for yourself, or .claude/skills/statistical-analysis/ to share it with a project.
  • From the registry — run npx skills add anthropics/knowledge-work-plugins@statistical-analysis.
  • Or download statistical-analysis from its source and place that SKILL.md in the directory above.

Wie auswählen Prüfe Quelle und Anleitung des Skills vor der Installation. Die Labels Official und Notable beschreiben die Herkunft eines Skills.