Jupyter Notebooks

PyMC는 Python에서 확률적 모델을 구축, 적합, 점검, 비교하는 데 쓰는 베이지안 모델링 스킬입니다. pymc는 계층적 회귀, 다층 분석, 시계열, 결측값, 측정 오차, 그리고 LOO 또는 WAIC를 활용한 모델 비교에 사용하세요.

CELLxGENE Census를 프로그래밍 방식으로 조회하기 위한 cellxgene-census 스킬입니다. 발현 데이터, 메타데이터, 임베딩, 그리고 조직·질병·세포 유형 전반의 교차 데이터셋 패턴을 탐색할 때 유용합니다. 대규모 단일세포 분석과 레퍼런스 아틀라스 비교에 가장 적합하며, 직접 보유한 데이터에는 `scanpy` 또는 `scvi-tools`를 사용하는 것이 좋습니다.

astropy는 천문학 및 천체물리학 워크플로를 위한 Python 툴킷입니다. 이 astropy 스킬은 천체 좌표, 단위, FITS 파일, 시간 척도, 테이블, WCS, 우주론, 그리고 데이터 분석용 astropy에 유용합니다. 좌표 변환, 단위 변환, 데이터 처리 같은 실무 천문학 작업을 돕습니다.