Jupyter Notebooks

Explore agent skills de Jupyter Notebooks em Pesquisa e compare workflows, ferramentas e casos de uso relacionados.

3 skills
K
pymc

por K-Dense-AI

PyMC é uma skill de modelagem bayesiana para construir, ajustar, verificar e comparar modelos probabilísticos em Python. Use pymc para regressão hierárquica, análise multivariada, séries temporais, dados ausentes, erro de medição e comparação de modelos com LOO ou WAIC.

Data Analysis
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K
cellxgene-census

por K-Dense-AI

Skill do cellxgene-census para consultar programaticamente o CELLxGENE Census. Use-o para explorar dados de expressão, metadados, embeddings e padrões entre conjuntos de dados em tecidos, doenças e tipos celulares. É mais indicado para análises de single-cell em escala populacional e comparações com atlas de referência; para seus próprios dados, use scanpy ou scvi-tools.

Data Analysis
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K
astropy

por K-Dense-AI

astropy é um toolkit em Python para fluxos de trabalho de astronomia e astrofísica. Use esta skill astropy para coordenadas celestes, unidades, arquivos FITS, escalas de tempo, tabelas, WCS, cosmologia e análise de dados com astropy. Ela ajuda em tarefas práticas de astronomia, como transformações de coordenadas, conversão de unidades e processamento de dados.

Data Analysis
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