Что такое data-engineering?
Используйте, когда «конвейеры данных», «ETL», «хранилище данных», «озера данных» или вопросы о «Airflow», «Spark», «dbt», «Snowflake», «BigQuery», «моделировании данных». Источник: eyadsibai/ltk.
Используйте, когда «конвейеры данных», «ETL», «хранилище данных», «озера данных» или вопросы о «Airflow», «Spark», «dbt», «Snowflake», «BigQuery», «моделировании данных».
Быстро установите AI-навык data-engineering в вашу среду разработки через командную строку
Источник: eyadsibai/ltk.
| Ingestion | Fivetran, Airbyte, Stitch | | Storage | S3, GCS, Snowflake, BigQuery | | Transform | dbt, Spark, Airflow | | Orchestration | Airflow, Dagster, Prefect | | Serving | Looker, Tableau, Metabase |
| Completeness | % non-null values | | Uniqueness | % distinct values | | Timeliness | Data freshness | | Accuracy | Matches source | | Consistency | Across systems |
| Partitioning | Reduce scanned data | | Clustering | Improve filter speed | | Materialization | Pre-compute joins | | Caching | Reduce repeat queries |
Используйте, когда «конвейеры данных», «ETL», «хранилище данных», «озера данных» или вопросы о «Airflow», «Spark», «dbt», «Snowflake», «BigQuery», «моделировании данных». Источник: eyadsibai/ltk.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill data-engineeringИспользуйте, когда «конвейеры данных», «ETL», «хранилище данных», «озера данных» или вопросы о «Airflow», «Spark», «dbt», «Snowflake», «BigQuery», «моделировании данных». Источник: eyadsibai/ltk.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill data-engineering После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/eyadsibai/ltk