autoviz

Esta habilidad extrae y procesa datos de energía costa afuera de las bases de datos regulatorias de BSEE (Golfo de México) y SODIR (Noruega). Úsela para acceder mediante programación a métricas de producción, información de pozos, datos de campos y registros HSE para su análisis. Soporta tareas como modelado económico, seguimiento de cumplimiento y agregación integral de datos energéticos.

Esta habilidad proporciona componentes de diseño de Streamlit para organizar interfaces de panel de control. Cubre la creación de diseños de múltiples columnas con proporciones ajustables y la implementación de navegación en barra lateral con widgets interactivos. Úsala cuando necesites estructurar aplicaciones complejas de Streamlit con una organización visual clara.

Esta habilidad genera informes exhaustivos de calidad de datos a partir de DataFrames de pandas utilizando ydata-profiling. Crea informes HTML interactivos con resúmenes estadísticos, visualizaciones y evaluaciones de calidad de datos. Los desarrolladores deben usarla para el análisis exploratorio inicial de datos, con el fin de comprender rápidamente la estructura del conjunto de datos, sus distribuciones y posibles problemas.

Esta habilidad permite a los desarrolladores añadir notas al pie y anotaciones a tablas creadas con la biblioteca de Python great-tables. Proporciona métodos como `tab_footnote()` para adjuntar notas explicativas a elementos específicos de la tabla, como títulos, etiquetas de columna o celdas de datos. Úsala cuando necesites agregar explicaciones contextuales, citas de fuentes de datos o notas metodológicas a tus presentaciones de datos tabulares.