data-engineering-study-material
数据工程学习资料仓库，汇总数据工程概念、工具与实践，涵盖ETL/ELT、数仓与数据湖、批流处理、云平台、数据质量与编排，并含面试准备内容。非可安装包，需克隆仓库使用。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-05 00:16
数据与分析
17,421 个结果
datatalks-data-engineering-zoomcamp
DataTalks 数据工程 Zoomcamp 是一门免费 9 周课程，覆盖 Docker、Terraform、Kestra、BigQuery、dbt、Spark、Kafka 等，含动手项目，可按批次或自定进度学习。
employee-performance-analytics-hr
基于 SQL 与 Python 的员工绩效分析技能，可将员工数据载入 SQLite，聚合 KPI、生成部门洞察与 HR 仪表盘图表，输出 CSV 报告和可视化结果。
enterprise-data-engineering-pipeline-ssis-pyspark
一个企业级端到端 ELT 数据工程方案，结合 SSIS、SQL Server 星型模型数据仓库与 PySpark，用于数据集成、质量审计和大规模分析。
game-analytics-platform-computer-vision
本地优先的实时计算机视觉健身游戏平台，通过摄像头追踪16种健身动作。结合YOLO v8目标检测、MediaPipe骨骼姿态估计、Spring Boot（Java 17）流程编排、React+Vite仪表盘与pyttsx3语音指导，Python脚本导出CSV训练数据。
google-cloud-data-engineering-hub
面向 AI 编程代理的 GCP 数据工程参考技能，汇集 54+ 个可运行的 BigQuery、Dataflow、Beam、Composer、Pub/Sub、Dataproc、Gemini 与 Vertex AI 项目，含模块化 Python 代码、架构图、示例数据与部署脚本。
harvard-art-museum-data-engineering
面向哈佛艺术博物馆 API 的端到端数据工程技能：用 Python 实现 ETL 管道，将藏品数据抽取、转换为关系表并加载到 MySQL/TiDB，再用 Streamlit 构建交互式分析看板。
harvard-art-museum-data-pipeline
基于哈佛艺术博物馆 API 的端到端数据工程示例项目，用 Python 完成 ETL，将文物数据存入 MySQL/TiDB，并通过 SQL 分析与 Streamlit 仪表板进行可视化。
harvard-art-museum-etl-analytics
基于哈佛艺术博物馆 API 的端到端数据工程与分析技能，涵盖 ETL 流程、SQL 数据库设计、分析查询与 Streamlit 可视化仪表板，用于构建艺术品收藏的数据管道与交互式分析应用。
harvard-art-museums-data-engineering-app
基于哈佛艺术博物馆 API 的端到端数据工程与分析应用，演示 ETL 管道、SQL 数据库设计、分析查询与 Streamlit 交互可视化，数据流为 API→ETL→SQL→分析→可视化。
harvard-art-museums-data-engineering-pipeline
一个基于哈佛艺术博物馆 API 的端到端数据工程示例项目，涵盖 API 抓取、ETL、MySQL/TiDB 关系建模、SQL 分析与 Streamlit 可视化仪表盘，可作为生产级数据管道的参考架构。
harvard-art-museums-data-pipeline
基于哈佛艺术博物馆 API 的端到端数据工程流水线技能，覆盖提取、转换、加载、SQL 分析与 Streamlit 可视化，用于构建艺术品数据的生产级管道。
harvard-art-museums-etl-analytics
一个数据工程与可视化技能，指导 AI 编码代理使用 Harvard Art Museums API，结合 Python、SQL 与 Streamlit 构建端到端 ETL 管道和分析仪表板。
harvard-art-museums-etl-pipeline
一个端到端数据工程示例项目，用 Python 从哈佛艺术博物馆 API 抽取文物数据，经转换为规范化关系表后加载至 MySQL/TiDB Cloud，并通过 SQL 分析与 Streamlit + Plotly 仪表板展示。
harvard-artifacts-collection-analytics-app
一个端到端数据工程示例应用：从哈佛艺术博物馆 API 抽取藏品数据，转换为关系表并载入 MySQL/TiDB Cloud，再用 Streamlit 与 Plotly 构建 SQL 分析仪表盘。
harvard-artifacts-collection-analytics-pipeline
面向哈佛艺术博物馆 API 的端到端数据工程管道：包含文物元数据、媒体与颜色的 ETL，MySQL/TiDB 存储，20+ 条 SQL 分析查询，以及 Streamlit + Plotly 交互式仪表盘。
harvard-artifacts-collection-data-engineering
基于哈佛艺术博物馆 API 的端到端数据工程与数据分析项目，演示 ETL 管道、SQL 数据库设计、分析查询与 Streamlit 可视化，链路为 API→ETL→SQL→分析→可视化。
harvard-artifacts-collection-data-engineering-analytics
基于哈佛艺术博物馆 API 的端到端数据工程与分析技能，覆盖 ETL 流水线、MySQL/TiDB Cloud 关系表建模、20+ 条分析型 SQL 查询，以及 Streamlit 与 Plotly 交互式可视化面板。
harvard-artifacts-collection-etl-analytics
该项目提供面向哈佛艺术博物馆 API 的完整数据工程与可视化方案，使用 Python、SQL 与 Streamlit 构建 ETL 管道，将嵌套 JSON 转为关系表并生成分析看板。
harvard-artifacts-data-engineering-analytics
基于哈佛艺术博物馆 API 的端到端数据工程与分析项目，用 Python、SQL 与 Streamlit 演示 ETL 流程、数据库建模与交互式可视化看板。
harvard-artifacts-data-engineering-app
一个端到端数据工程示例应用：从哈佛艺术博物馆 API 抓取藏品数据，经 ETL 转换为关系表，存入 MySQL/TiDB，并用 Streamlit 与 Plotly 提供交互式分析仪表盘。
harvard-artifacts-data-engineering-pipeline
该项目提供从哈佛艺术博物馆 API 采集、转换、存储并分析藏品数据的端到端数据工程方案，包含分页取数、ETL 管道、MySQL/TiDB 关系表设计、SQL 分析查询与 Streamlit + Plotly 交互看板。
harvard-artifacts-data-pipeline
基于哈佛艺术博物馆 API 的端到端数据工程与分析项目，涵盖 ETL、SQL 数据库建模和 Streamlit 可视化仪表盘，适合学习专业数据管道流程。
harvard-artifacts-etl-analytics
用于构建哈佛艺术博物馆 API 数据的 ETL 管道与分析仪表板，基于 Python、SQL 与 Streamlit，涵盖数据抽取、转换、入库、SQL 查询与 Plotly 可视化。