データサイエンス向けの Agent Skills
データサイエンスSkillは、モデルを織り込んだ応用分析の全過程を扱います。問いの立て方、学習とテストに使ってよいデータの判断、モデルが実際に見る表現の整形、モデルとそれを上回るべき単純なベースラインの選択、来月も通用する数値での評価、そして他者が使える予測や洞察の提供です。このトピックのSkillは狭い傾向があり、より良い予測が意思決定を変えるかを問いただすもの、train/test分割を守るもの、何か凝ったことをする前にベースラインを作るものなどがあります。ランキングは上から順に読み、各Skillの説明を今のボトルネックと照らし合わせて使ってください。まだ問いで議論しているならモデリングの項目は飛ばしてください。モデルはあるがベースラインがないならそこから始めてください。今いる段階を解きほぐす1つのSkillを選んでください。
8 件から開始16 件のおすすめ候補
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Data science is applied analysis with models in the mix: question, data, features, model, evaluate, then put it somewhere it can be used.
関連性の高い結果です。Skill の説明を読み、目的に合うか確認してください。
- 順位 01Agent Skill を見る直接一致
statistical-analysis
記述統計、トレンド分析、外れ値検出、仮説検定、予測を含む統計手法を適用し、統計的主張を慎重に解釈するための指針を示す。
4,314 · 人気度 - 順位 02Agent Skill を見る直接一致
ai-research-explore
current_researchアンカー上で候補限定のディープラーニング研究探索を実行し、アイデアのゲーティング、公平な比較、explore_outputsに書き込まれる統制された実験を行います。
311,409 · 人気度 - 順位 03Agent Skill を見る直接一致
datanalysis-credit-risk
融資前モデリング向けの信用リスクデータクリーニングと変数スクリーニングのパイプライン。欠損率、IV/PSI フィルタリング、null 重要度によるノイズ除去、相関除去を網羅する。
7,300 · 人気度 - 順位 04Agent Skill を見る直接一致
data-analysis
DuckDBを使ってアップロードされたExcel/CSVファイルを分析。スキーマ検査、SQLクエリ、統計サマリー、複数シートのワークブック、結果のエクスポートをサポート。
3,544 · 人気度 - 順位 05Agent Skill を見る直接一致
nature-statistics
原稿の統計報告を監査・改善。実験単位、反復、不確実性、検定、図表の統計を網羅し、保守的でそのまま貼り付け可能なテキストを提供。
10,201 · 人気度 - 順位 06Agent Skill を見る直接一致
dbt-transformation-patterns
dbtアナリティクスエンジニアリングをカバー。モデルをstaging/intermediate/martsレイヤーに整理、データ品質テスト、ドキュメント、増分処理戦略。
10,521 · 人気度 - 順位 07Agent Skill を見る直接一致
azure-kusto
公式KQLを使いAzure Data Explorer（Kusto/ADX）のデータをクエリ・分析。ログ分析、テレメトリ、時系列分析、集計、異常検知に対応。
544,362 · 人気度 - 順位 08Agent Skill を見る直接一致
powerbi-modeling
スタースキーマ、DAXメジャー、リレーションシップ、RLS、命名規則、モデルパフォーマンス最適化によるPower BIセマンティックモデリングをガイド。
前提条件（自己申告）: MCP server
9,868 · 人気度
ほか 8 件の Agent Skills を表示
- 順位 09Agent Skill を見る直接一致
data-storytelling
可視化、文脈、説得力のある構成を用いてデータをナラティブに変換し、ステークホルダーへの分析提示やエグゼクティブ向けデータレポート作成に役立てる。
15,981 · 人気度 - 順位 10Agent Skill を見る直接一致
clickhouse-io
高性能な分析ワークロード向けに、ClickHouseのスキーマ設計、クエリ最適化、集計、ウィンドウ関数、データエンジニアリングパターンをカバーする。
9,781 · 人気度 - 順位 11Agent Skill を見る一致の可能性
ai-research-reproduction
README優先の深層学習リポジトリ再現を、最小限で信頼できる実行に向けて導き、取り込み、セットアップ、実行、学習検証、エビデンス記録を調整。
311,091 · 人気度 - 順位 12Agent Skill を見る一致の可能性
content-experimentation-best-practices
実験設計、仮説、指標、サンプルサイズ、統計的基礎、よくある分析の落とし穴を含むコンテンツ実験とA/Bテストをカバー。
3,615 · 人気度 - 順位 13Agent Skill を見る一致の可能性
ab-testing
仮説フレームワーク、サンプルサイズ表、指標選定、統計的有意性のガイダンスを用いて、A/Bテストと多変量実験を計画・設計。
68,676 · 人気度 - 順位 14Agent Skill を見る直接一致
bigquery-ai-ml
公式>- BigQueryの組み込み機械学習とGenAI機能を活用し、高度なデータ分析を行います。時系列予測、値の予測、外れ値や異常の検出、主要因の特定、セマンティック検索やベクトル検索、テキスト分類、類似度計算、コンテンツ要約、言語翻訳、モデル評価、セマンティック条件によるフィルタリング、BigQueryでの生成AI機能の活用が必要なSQLクエリを書く場合に使用します。一般的なBigQueryのデータセット、テーブル、ジョブ管理のリクエストには使用しないでください。
- 順位 15Agent Skill を見る直接一致
finetuning
公式Microsoft FoundryでSFT（教師あり）、DPO（選好）、RFT（グレーダー付き強化学習）を用いてモデルをファインチューニング。データセット準備、トレーニングジョブの投入、デプロイ、評価を網羅。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).
- 順位 16Agent Skill を見る直接一致
google-cloud-solution-agentic-ai-data-science-workflow
公式>- 独自のベストプラクティスを取り入れた、Google Cloud上のカスタマイズされたマルチプロダクトのエージェント型データサイエンスアーキテクチャを設計します。エージェントベースのデータ分析やMLワークロード向けのマルチプロダクトソリューションを設計する際に使用します。単純なクエリ、非エージェント型パイプライン、一般的なクラウドレビュー、エージェントコードの作成には使用しないでください。
前提条件（自己申告）: Network access
このトピックの内容
各サブトピックは、特定の状況に合う Agent Skills をまとめたものです。
- 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.
よくある質問
- リストはどのように並べられていますか？
- 観測された検索需要でランク付けされており、このトピックへの直接的な一致が最初に配置され、単一のパブリッシャーが占められるスキル数に上限があります。
- データサイエンスのスキルが役立つには、6つの段階すべてをカバーする必要がありますか？
- いいえ。段階は問い、データ、特徴量、モデル、評価、提供であり、ほとんどのスキルはそのうちの1つを扱います。評価を狙ったスキルは、問いの枠組み作りがまだ粗くても役立ちます。
- すでにモデルがある場合、どこから始めるべきか？
- モデルが打ち負かさなければならない愚直なベースラインがあるか、そして評価数値が来月も依然として成り立つかを確認してください。このトピックでそれら2つの段階を対象とするSkillが自然な次の選択です。
- データサイエンスのスキルと一般的なコーディングのスキルを分けるものは何ですか？
- ここでのデータサイエンスとはモデルを組み込んだ応用分析を意味するので、作業は問い、データ、特徴量、モデル、評価、デリバリーを通って進む。その弧に触れないスキルは別のトピックに属する。
Agent Skill のインストール方法
Agent Skills は SKILL.md ファイルです。適切な skills ディレクトリに置くと、多くのエージェントが自動で認識します。
- 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.
選び方 インストール前に出典と Skill 自身の説明を確認してください。Official と Notable は出所を示すラベルです。