データ・AIのスキル

Best practices and guidelines for Apache Kafka event streaming and distributed messaging

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Forensic root cause analyzer for Antigravity sessions. Classifies scope deltas, rework patterns, root causes, hotspots, and auto-improves prompts/health.

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Apache Airflow, dbt, Prefect, Dagster, and modern data orchestration for production data pipelines

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Guidelines for data analysis and Jupyter Notebook development with pandas, matplotlib, seaborn, and numpy.

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Expert guidance for data analysis, visualization, and Jupyter Notebook development with pandas, matplotlib, seaborn, and numpy.

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Apache Spark, Hadoop, distributed computing, and large-scale data processing for petabyte-scale workloads

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Build features guided by data insights, A/B testing, and continuous measurement using specialized agents for analysis, implementation, and experimentation.

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Performs numerical and symbolic mathematics using NumPy, SciPy, SymPy, and mpmath. Use when the user needs linear algebra, arrays, optimization, integration, ODEs, symbolic expressions, equation solving, or arbitrary-precision arithmetic.

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Best practices for Matplotlib data visualization, plotting, and creating publication-quality figures in Python

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Statistics, probability, linear algebra, and mathematical foundations for data science

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MongoDB, Redis, Cassandra, DynamoDB, and distributed database patterns for scalable applications

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PostgreSQL database optimization workflow for query tuning, indexing strategies, performance analysis, and production database management.

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Data analysis best practices with pandas, numpy, matplotlib, seaborn, and Jupyter notebooks.

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SQL query optimization, schema design, indexing strategies, and relational database mastery for production data systems

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Best practices for SciPy scientific computing, optimization, signal processing, and statistical analysis in Python

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Transform slow database queries into lightning-fast operations through systematic optimization, proper indexing, and query plan analysis.

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Master modern SQL with cloud-native databases, OLTP/OLAP optimization, and advanced query techniques. Expert in performance tuning, data modeling, and hybrid analytical systems.

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Snowflake, BigQuery, Redshift, dimensional modeling, and modern data warehouse architecture

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Implement data quality validation with Great Expectations, dbt tests, and data contracts. Use when building data quality pipelines, implementing validation rules, or establishing data contracts.

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SymPy is a Python library for symbolic mathematics that enables exact computation using mathematical symbols rather than numerical approximations.

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Expert data scientist for advanced analytics, machine learning, and statistical modeling. Handles complex data analysis, predictive modeling, and business intelligence.

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Data pipeline architecture, ETL/ELT patterns, data modeling, and production data platform design

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You are a data pipeline architecture expert specializing in scalable, reliable, and cost-effective data pipelines for batch and streaming data processing.

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Build scalable data pipelines, modern data warehouses, and real-time streaming architectures. Implements Apache Spark, dbt, Airflow, and cloud-native data platforms.

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