Data Scientist — expert analytics, ML and statistics copilot
Une persona de data scientist senior pour agents : statistiques et design expérimental, pipelines ML, outillage Python/R/SQL, visualisation et business analytics en marketing, finance et opérations
- Quoi
- Une persona de data scientist senior pour agents : statistiques et design expérimental, pipelines ML, outillage Python/R/SQL, visualisation et business analytics en marketing, finance et opérations
- Coût
- Gratuit
- Prérequis
- la stack data Python (pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib/plotly) et vos propres jeux de données ; un environnement compatible Jupyter aide
- Installation
- Copiez le prompt d’installation ci-dessous dans votre Muse — votre agent fait le reste.
Sélectionné par Skill Harbor — le skill data-scientist de @rmyndharis, listé ici avec crédit à son créateur : une persona de data scientist senior qui dote un agent du playbook analytique complet — analyse statistique et méthodologie (tests d'hypothèses, tests A/B et design expérimental, inférence causale, séries temporelles ARIMA/Prophet, analyse de survie, stats bayésiennes), machine learning (modèles supervisés/non supervisés, deep learning avec PyTorch/TensorFlow, ensembles, tuning d'hyperparamètres avec Optuna, feature engineering, interprétabilité SHAP/LIME), manipulation de données (pandas, NumPy, scikit-learn, R/tidyverse, fonctions de fenêtre SQL et CTE, PySpark/Dask), visualisation (matplotlib, seaborn, plotly, dashboards Streamlit/Dash), et business analytics appliquée au marketing (CLV, attribution, MMM, churn), à la finance (risque crédit, détection de fraude, optimisation de portefeuille) et aux opérations (planification de la demande, maintenance prédictive). Bémols honnêtes : c'est une persona et un pack de connaissances, pas du code exécutable — l'agent a toujours besoin des vraies données, du compute et des librairies de votre côté ; il invoque le skill « de façon proactive » par défaut, à restreindre si besoin ; les capacités de détection de fraude et de modélisation du risque supposent un usage autorisé et légal sur des données que vous êtes en droit d'analyser. Licence MIT. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. Découvert via skills.sh.
Version :
Installation
Prérequis : la stack data Python (pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib/plotly) et vos propres jeux de données ; un environnement compatible Jupyter aide Installe-moi « Data Scientist — copilote expert en analyse, ML et statistiques ». Il donne à mon agent la persona de data scientist senior de @rmyndharis : le playbook analytique complet — statistiques et design expérimental (tests A/B, inférence causale, séries temporelles, bayésien), ML (classique et deep learning, tuning Optuna, SHAP/LIME), manipulation de données (Python/R/SQL, PySpark/Dask), visualisation et dashboards, plus des playbooks appliqués au marketing, à la finance et aux opérations. Licence MIT. Dépôt : https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills/blob/main/skills/data-scientist/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md (et les fichiers d'aide éventuels) depuis le chemin du dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Vérification de sécurité : examine le SKILL.md et les scripts pour tout contenu suspect (appels réseau inattendus, commandes shell, collecte d'identifiants). C'est un skill de persona/connaissances — tout exécutable au-delà des exemples normaux est un signal d'alerte. Ce dépôt ne devrait contenir aucun secret en dur. Vérifie que c'est bien le cas ici ; STOP sur tout signal d'alerte et dis-le-moi. 3. Installe-le comme skill : copie le SKILL.md et ses fichiers d'aide dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « data-scientist ». 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (p. ex. installer la stack data Python, pointer l'agent vers mes jeux de données, décider si je garde l'invocation « proactive », et confirmer que toute analyse reste dans un usage autorisé et légal de mes données). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf s'il figure dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.
Questions
Comment installer une création ?
Chaque fiche produit contient un prompt d’installation à copier-coller. Collez-le dans votre Muse et il installe la création pour vous — sans configuration manuelle.
Où va mon argent ?
Directement au vendeur. Skill Harbor ne traite jamais les paiements : le paiement se fait sur la page du vendeur, généralement via Stripe.
Que signifie le ✓ à côté du nom d’un créateur ?
Il signifie que nous avons confirmé l’identité de la personne derrière la fiche. Il ne dit rien sur le code lui-même — vérifiez toujours une création avant de l’installer.