transforming-data
✓使用 ETL/ELT 模式、SQL (dbt)、Python (pandas/polars/PySpark) 和編排 (Airflow) 將原始數據轉換為分析資產。在構建數據管道、實施增量模型、從 pandas 遷移到 Polars 或通過測試和質量檢查協調多步驟轉換時使用。
SKILL.md
Transform raw data into analytical assets using modern transformation patterns, frameworks, and orchestration tools.
Select and implement data transformation patterns across the modern data stack. Transform raw data into clean, tested, and documented analytical datasets using SQL (dbt), Python DataFrames (pandas, polars, PySpark), and pipeline orchestration (Airflow, Dagster, Prefect).
Use Hybrid when combining sensitive data cleansing (ETL) with analytics transformations (ELT).
使用 ETL/ELT 模式、SQL (dbt)、Python (pandas/polars/PySpark) 和編排 (Airflow) 將原始數據轉換為分析資產。在構建數據管道、實施增量模型、從 pandas 遷移到 Polars 或通過測試和質量檢查協調多步驟轉換時使用。 來源：ancoleman/ai-design-components。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill transforming-data- 分類
- {}資料分析
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 transforming-data？
使用 ETL/ELT 模式、SQL (dbt)、Python (pandas/polars/PySpark) 和編排 (Airflow) 將原始數據轉換為分析資產。在構建數據管道、實施增量模型、從 pandas 遷移到 Polars 或通過測試和質量檢查協調多步驟轉換時使用。 來源：ancoleman/ai-design-components。
如何安裝 transforming-data？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill transforming-data 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/ancoleman/ai-design-components
詳情
- 分類
- {}資料分析
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01