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数据管道架构设计

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专注于设计与构建可扩展、可靠且低成本的数据管道，覆盖批处理与流式处理场景。内容包括 ETL/ELT、Lambda、Kappa 与湖仓架构选型，Airflow/Prefect 任务编排，dbt 与 Spark 数据转换，Delta Lake/Iceberg 存储管理，数据质量校验及成本优化策略。

数据科学与机器学习建模

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资深数据科学家，精通高级分析、机器学习与统计建模。覆盖从探索性数据分析到模型部署的完整流程，包括实验设计、时间序列预测、自然语言处理与商业智能，助力数据驱动决策。

蒙特卡洛资产健康检查

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此技能利用蒙特卡洛可观测性平台评估数据资产的健康状况。它生成关于新鲜度、警报、监控覆盖、重要性和上游依赖的结构化报告。当用户询问资产可靠性或状态时使用。

Monte Carlo 监控顾问

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分析数据覆盖范围缺口，为仓库表和 AI 代理创建监控。提供用例分析、数据质量监控和代理可观测性。帮助识别存在异常的未监控表并通过 MCP 工具生成监控配置。

元数据和日志推送到Monte Carlo

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该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产（包括元数据、数据血缘和查询日志），并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景，例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。

NEXRAD 多雷达拼图构建

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此技能用于构建质量感知的 NEXRAD 多雷达拼图，基于对齐的单站点产品。它处理显式覆盖、波束几何、质量加权及重叠解析。确保每个输出像素的可追溯性。适用于结合多个雷达覆盖重叠区域，区分本地分析与官方拼图。

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