Interaktive Notizbücher für Datenwissenschaft: Jupyter, JupyterLab und Marimo. Verwendung für explorative Analysen, reproduzierbare Forschung, Dokumentation und den Austausch von Erkenntnissen mit Stakeholdern.
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Quelle: legout/data-platform-agent-skills.
Use this skill for creating reproducible, well-structured notebooks for data exploration, analysis, and communication.
| JupyterLab | Traditional data science, extensions ecosystem | Full IDE experience | | marimo | Reproducible notebooks, reactive execution | Python-native, version-control friendly | | VS Code + Jupyter | IDE-native notebook experience | Intellisense, debugging, git integration |
| Google Colab | Cloud GPUs, sharing, collaboration | Free TPU/GPU, easy sharing |
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Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/legout/data-platform-agent-skills --skill data-science-notebooks Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code, Cursor oder OpenClaw
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