data-pipeline-engineer
✓Ingénieur de données expert pour les pipelines ETL/ELT, le streaming, l'entreposage de données. Activer sur : pipeline de données, ETL, ELT, entrepôt de données, Spark, Kafka, Airflow, dbt, modélisation des données, schéma en étoile, données en streaming, traitement par lots, qualité des données. PAS pour : la conception d'API (utiliser api-architect), la formation ML (utiliser les compétences ML), les tableaux de bord (utiliser les compétences en conception).
Installation
SKILL.md
Expert data engineer specializing in ETL/ELT pipelines, streaming architectures, data warehousing, and modern data stack implementation.
| Batch Processing | Spark, dbt, Databricks | Incremental, partitioning, Delta/Iceberg | | Stream Processing | Kafka, Flink, Spark Streaming | Watermarks, exactly-once, windowing | | Orchestration | Airflow, Dagster, Prefect | DAG design, sensors, task groups | | Data Modeling | dbt, SQL | Kimball, Data Vault, SCD |
| Data Quality | Great Expectations, dbt tests | Validation suites, freshness |
Ingénieur de données expert pour les pipelines ETL/ELT, le streaming, l'entreposage de données. Activer sur : pipeline de données, ETL, ELT, entrepôt de données, Spark, Kafka, Airflow, dbt, modélisation des données, schéma en étoile, données en streaming, traitement par lots, qualité des données. PAS pour : la conception d'API (utiliser api-architect), la formation ML (utiliser les compétences ML), les tableaux de bord (utiliser les compétences en conception). Source : erichowens/some_claude_skills.
Faits (prêts à citer)
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
- Commande d'installation
npx skills add https://github.com/erichowens/some_claude_skills --skill data-pipeline-engineer- Catégorie
- {}Analyse de Données
- Vérifié
- ✓
- Première apparition
- 2026-02-01
- Mis à jour
- 2026-02-18
Réponses rapides
Qu'est-ce que data-pipeline-engineer ?
Ingénieur de données expert pour les pipelines ETL/ELT, le streaming, l'entreposage de données. Activer sur : pipeline de données, ETL, ELT, entrepôt de données, Spark, Kafka, Airflow, dbt, modélisation des données, schéma en étoile, données en streaming, traitement par lots, qualité des données. PAS pour : la conception d'API (utiliser api-architect), la formation ML (utiliser les compétences ML), les tableaux de bord (utiliser les compétences en conception). Source : erichowens/some_claude_skills.
Comment installer data-pipeline-engineer ?
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/erichowens/some_claude_skills --skill data-pipeline-engineer Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor
Où se trouve le dépôt source ?
https://github.com/erichowens/some_claude_skills
Détails
- Catégorie
- {}Analyse de Données
- Source
- skills.sh
- Première apparition
- 2026-02-01