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Data Science Interviews

Solide · 85
Indexé par la communauté

Data science interview questions and answers

Verified installs0
Stars10.1K
Version1.0.0
Qualité100/100 · Excellent
Confiance85/100 · Revoir avant installation
Audit92/100 · Revue nécessaire

Profil de l’actif

Agents de code et de développement

Code review, repo analysis, testing, CI, GitHub, DevOps, and developer workflow skills.

Voir la catégorie

Scénario

GitHub automation

I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.

Adéquation Agent

Claude Code + CLI + Codex

Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.

Installer

Prêt

npx skills add alexeygrigorev/data-science-interviews

Maintenance

Active

3 mois depuis le dernier push

Risque

Revue nécessaire

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Qualité GitHub

10K

100/100 Qualité · 90/100 Confiance

Tags de couverture

CodingGitHub automationml-automationmachine-learningautomation

Notes de revue

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.

Carte d’adoption Agent

Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil

Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.

Qualité

Excellent
100

High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.

Confiance

Revoir avant installation
85

Bon signal de présélection, mais l’Agent doit examiner les notes d’audit, la politique d’installation et les preuves de résultats avant de l’exécuter.

Audit

Revue nécessaire
92

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Trust Score OpenAgentSkill v5

Revue humaine avant installation

À utiliser comme candidat principal après revue humaine ou en sandbox.

HTMLMachine LearningCodexClaude CodeCursor

Stars

10K stars GitHub

Activité du dépôt

10K stars et 2.2K forks

Maintenance

3 mois depuis le dernier push

Licence

CC-BY-4.0

Installer

npx skills add alexeygrigorev/data-science-interviews

Sécurité d’installation

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

Accès au système de fichiers ou aux documents

Résultats Agent

Pas encore de données de résultats Agent

Documentation

Usable metadata, review docs

Résumé des risques

Risque de métadonnées faible

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.

Préparation à l’installation

Chemin d’installation disponible

  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • La licence est déclarée
  • Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven

Métadonnées lisibles par Agent

Données de décision lisibles par machine pour ce skill.

Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.

Ouvrir JSON

Tâches adaptées

  • workflows GitHub automation
  • Équipes Claude Code
  • Équipes qui valorisent les signaux d’adoption GitHub
  • Inspect repository metadata

Agents adaptés

HTMLMachine LearningCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Décision d’installation

Commande
npx skills add alexeygrigorev/data-science-interviews
Politique
Revoir
Revue humaine
Oui

Confiance et risque

Confiance
85/100
Audit
92/100
Niveau de risque
Revue nécessaire

Boucle de résultat

Endpoint
/api/agent/outcome
ID d’événement
resolve
Résultats
5

Commande d’installation

npx skills add alexeygrigorev/data-science-interviews
Audit publicRapport d’évaluationAPI ResolveRelais d’installation

Ne pas utiliser quand

  • Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
  • Environnements fortement conformes sans revue interne de sécurité
  • No major risk signals from current metadata
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.

Skill alternatif

Tensorflow

195.7K Stars

npx skills add tensorflow/tensorflow

Skill alternatif

Transformers

161.6K Stars

npx skills add huggingface/transformers

Skill alternatif

Pytorch

100.8K Stars

npx skills add pytorch/pytorch

Skill alternatif

LLMs From Scratch

97.3K Stars

npx skills add rasbt/LLMs-from-scratch

Sécurité Agent v2

76/100 · Revoir avant installation

Révisé avec notes de permissionsRevoir

Candidat utilisable, mais l’Agent doit afficher les notes de permissions et d’audit avant l’installation.

Une approbation humaine est requise avant l’installation dans un espace de travail réel.

Résoudre via API

Moyen

Accès réseau

La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.

Moyen

Accès au système de fichiers

La skill peut lire ou écrire des fichiers de projet, documents, artefacts générés ou l’état local de l’espace de travail.

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Cibles d’installation

Installer ce skill dans votre workflow Agent

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install alexeygrigorev-data-science-interviews

Plan de résolution Agent

Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.

L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.

Ouvrir le plan texte

Ouvrir JSON

/api/agent/resolve?task=Use%20Data%20Science%20Interviews%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium

Texte Resolve

/api/agent/resolve?task=Use%20Data%20Science%20Interviews%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text

Relais d’installation

/api/skills/alexeygrigorev-data-science-interviews/install

L’Agent doit vérifier

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Copier le prompt

Task: Use Data Science Interviews in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Data%20Science%20Interviews%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/alexeygrigorev-data-science-interviews/install
Install command: npx skills add alexeygrigorev/data-science-interviews
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Relais Agent

Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

Ouvrir l’API d’installation

Relais d’installation

/api/skills/alexeygrigorev-data-science-interviews/install

Format texte LLM

/api/skills/alexeygrigorev-data-science-interviews/install?format=text

Trouver des alternatives

/api/skills/search?q=Data%20Science%20Interviews&limit=3

Prompt Agent

Use Data Science Interviews for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/alexeygrigorev-data-science-interviews/install, then install with: npx skills add alexeygrigorev/data-science-interviews

Métadonnées Registry

Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.

L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.

Ouvrir Manifest

Manifest

/api/registry/manifest/alexeygrigorev-data-science-interviews

Texte LLM

/api/registry/manifest/alexeygrigorev-data-science-interviews?format=text

Alias d’installation

/api/registry/install/alexeygrigorev-data-science-interviews

Recommander

/api/registry/recommend?task=Use%20Data%20Science%20Interviews%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3

Adéquation Agent

100/100

GitHub automation

Tags de cas d’usage

GitHub automationAgents de codeRAG and knowledge

Plateformes

HTML, Machine Learning, Claude Code

Rapport d’audit

Revue nécessaire · 92/100

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Voir le rapport d’auditVoir le rapport d’évaluation

Panneau de décision Agent

Choix principal pour GitHub automation

Use this as a leading candidate, then validate the README and install path in your own agent stack.

100
Préparation
Adopter
Étape

Rôle dans la pile

Choix principal

Pertinence principale

GitHub automation

Libellé de confiance

Prêt pour la production

Chemin d’installation

Commande prête

À utiliser lorsque

  • workflows GitHub automation
  • Équipes Claude Code
  • Équipes qui valorisent les signaux d’adoption GitHub

Preuves

  • 10,114 stars GitHub
  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • profil qualité 100/100
  • 59 événements OpenAgentSkill

revoir d’abord

  • No major risk signals from current metadata

Chemin d’implémentation

  1. 1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de GitHub automation de bout en bout.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Profil de confiance

Revoir avant installation

Bon signal de présélection, mais l’Agent doit examiner les notes d’audit, la politique d’installation et les preuves de résultats avant de l’exécuter.

85
Trust Score OpenAgentSkill

Adoption GitHub

Validé

10K stars GitHub

Activité stars/forks

Validé

10K stars et 2.2K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

3 mois depuis le dernier push

Clarté de licence

Validé

CC-BY-4.0

Signaux positifs

  • Fiche vérifiée manuellement
  • Revue IA approuvée
  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • Dépôt maintenu récemment
  • Large GitHub adoption signal
  • La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
  • La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent

Réviser avant installation

  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Pas encore de rapports de résultats Agent réels
  • Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance

Action recommandée

À utiliser comme candidat principal après revue humaine ou en sandbox.

Profil qualité

Excellent candidat pour les workflows Agent

High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.

100
Stars GitHub
10K
Actualité
il y a 3 mois
Prêt à installer
Oui
Licence
CC-BY-4.0

Adéquation au workflow

Utilisez cette skill dans ces scénarios

Manage repositories

GitHub automation

I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.

Build and ship code

Coding agents

I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.

Search private knowledge

RAG and knowledge

I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.

Adéquation au workflow

Ajouter à un workflow complet

Turn skills into distribution

Content growth agent

A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.

Inspect, patch, and verify code

Coding review agent

A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.

Ingest, retrieve, and cite

RAG knowledge base

A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.

Liste d’alternatives

Comparer avant installation

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Vue d’ensemble

Data science interview questions and answers

Imported by the skill-only GitHub discovery pipeline because it matches agent skill, automation, domain workflow, RAG, document-processing, data, finance, security, or developer-tool signals. Protocol-server projects are excluded from automated imports.

Compatibilité plateforme

htmlFULL
machine-learningFULL

Détails techniques

Version
1.0.0
Licence
CC-BY-4.0
Dernière mise à jour
18 août 2026
Publié
13 juin 2026

Frameworks et outils

HTMLMachine Learning

Instantané de décision

Choix principal

100
Prêt
Adopter
Étape

10,114 stars GitHub

Audit

Revue d’installation

Revue d’installation et d’adoption

92
Revue nécessaire
Sécurité
88/100
Maintenance
88/100
Installer
92/100
Ouvrir l’audit completVoir le rapport d’évaluation

Preuves validées par Agent

Preuves validées par Agent

Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.

0
Validé
Needs first agent runAuto-installation: revoir d’abordDernier: Inconnu
Taux de réussite
—
Échec récent
—
Résultats
0
Qualité de sortie
—
Échecs
0
Non pertinent
0
Installations
0
Bloqué par le risque
0
Configuration requise
0
Production
0

Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.

Classement Agent-ProvenContrat de résultat

Installer

Ajouter au workflow Agent

Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.

Comparer les alternativesPlan de résolution autoVoir sur GitHubDocumentation

Boucle de croissance

Kit de partage

X

Brouillon guidé par scénario pour Data Science Interviews, prêt pour une publication manuelle sur X.

Note du curateur
A practical pick for source-backed research:

Data Science Interviews: Data science interview questions and answers

10.1K stars

https://www.openagentskill.com/skills/alexeygrigorev-data-science-interviews?ref=x
Ouvrir le brouillon X
Réponse facultative avec commande d’installation
Listing + install path for Data Science Interviews:
https://www.openagentskill.com/skills/alexeygrigorev-data-science-interviews?ref=x

Install: npx skills add alexeygrigorev/data-science-interviews
Ouvrir le brouillon de réponse

Source de la fiche

Indexé par la communauté

Revendiable

Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.

Indexé par
Index communautaire OpenAgentSkill

L’attribution renvoie au dépôt public ou au profil du créateur. Les créateurs peuvent revendiquer la fiche pour mettre à jour les signaux de propriété.

Revendiquer ce skill

Revendication du propriétaire

Revendiquer cette fiche de skill

Cette fiche Indexé par la communauté est attribuée à alexeygrigorev, mais n’est pas encore marquée officielle. Revendiquez-la pour ajouter un signal de propriétaire vérifié et rendre les futures mises à jour de lancement, d’installation et d’audit plus fiables.

Kit de backlinks créateur

Ajoutez les badges de preuve à votre README

Affichez la fiche canonique, les signaux actuels de confiance et d’audit, ainsi que de vraies preuves Agent-Proven là où les développeurs évaluent le dépôt.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/alexeygrigorev-data-science-interviews?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/alexeygrigorev-data-science-interviews)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/alexeygrigorev-data-science-interviews?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/alexeygrigorev-data-science-interviews)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/alexeygrigorev-data-science-interviews?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/alexeygrigorev-data-science-interviews/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/alexeygrigorev-data-science-interviews?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/alexeygrigorev-data-science-interviews)
Aperçu du badge Ouvrir l’audit Kit créateur

Auteur

A

alexeygrigorev✓

@alexeygrigorev

Tags

machine-learningautomationml-mediadata-sciencedata-science-interviewsinterview-questionshtmlgithub

Adéquation plateforme

Claude Code

Signaux de santé

Stars GitHub
10.1K
Score de qualité
68/100
Dernier push GitHub
1 juin 2026
Indications de framework
2
Vues OpenAgentSkill
11
Copies d’installation
0
Clics sortants
0

Signal de communauté

Indiquez si ce skill semble utile à votre workflow Agent. Les retours agrégés améliorent le classement au fil du temps.

Confiance et sécurité

Revoir avant installation

85
  • Adoption GitHub10K stars GitHubValidé
  • Activité stars/forks10K stars et 2.2K forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesValidé
  • Maintenance récente3 mois depuis le dernier pushValidé
  • Clarté de licenceCC-BY-4.0Validé
  • Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées publiques nécessitent davantage de contexte README/SKILL.mdInfo
  • Risque dépendances/runtimeAucun indice majeur de risque de dépendance dans les métadonnées publiquesValidé

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InstallerVoir sur GitHub