Jupyter Notebooks

Explora agent skills de Jupyter Notebooks en Investigacion y compara workflows, herramientas y casos de uso relacionados.

3 skills
K
pymc

por K-Dense-AI

PyMC es un skill de modelado bayesiano para construir, ajustar, comprobar y comparar modelos probabilísticos en Python. Usa pymc para regresión jerárquica, análisis multivel, series temporales, datos faltantes, error de medición y comparación de modelos con LOO o WAIC.

Data Analysis
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K
cellxgene-census

por K-Dense-AI

Skill de cellxgene-census para consultar programáticamente el CELLxGENE Census. Úsalo para explorar datos de expresión, metadatos, embeddings y patrones entre conjuntos de datos a través de tejidos, enfermedades y tipos celulares. Es ideal para análisis de célula única a escala poblacional y comparaciones con atlas de referencia; para tus propios datos, usa scanpy o scvi-tools.

Data Analysis
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K
astropy

por K-Dense-AI

astropy es un conjunto de herramientas en Python para flujos de trabajo de astronomía y astrofísica. Usa esta skill de astropy para coordenadas celestes, unidades, archivos FITS, escalas de tiempo, tablas, WCS, cosmología y análisis de datos con astropy. Ayuda en tareas prácticas de astronomía como transformaciones de coordenadas, conversión de unidades y procesamiento de datos.

Data Analysis
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Jupyter Notebooks agent skills