Một kỹ năng giúp tạo ra tác nhân (agent) phân tích nguồn gốc dòng chảy dữ liệu (data lineage) và mối liên kết xuyên suốt các kịch bản cơ sở dữ liệu cùng các thủ tục lưu trữ (stored procedures).
Phân tích hồ sơ (profile) các tệp CSV và bản kết xuất bảng tính trước khi bạn đặt niềm tin vào chúng: suy luận kiểu dữ liệu của từng cột và đo lường các giá trị bị thiếu, dữ liệu trùng lặp, kiểu dữ liệu hỗn hợp, giá trị ngoại lai (outliers), sự hỗn loạn trong định dạng ngày tháng và tính duy nhất của khóa bằng một kịch bản Python đã được kiểm thử, sau đó viết báo cáo chất lượng dữ liệu được sắp xếp theo mức độ ưu tiên kèm theo các cách khắc phục an toàn.
Kỹ năng này cho phép bạn tương tác với tài khoản Trello để liệt kê các bảng (boards), xem các danh sách (lists) và tạo thẻ công việc (cards) một cách tự động.
Đánh giá các bảng PostgreSQL và MySQL (tệp schema.sql, bản dump hoặc lệnh CREATE TABLE trong pull request) để tìm ra các lỗi thiết kế có thể sửa dễ dàng và ít tốn kém trước khi có dữ liệu thực tế - thiếu khóa chính, lưu tiền tệ bằng cột số thực (float), khóa ngoại lệch kiểu dữ liệu hoặc thiếu chỉ mục (index), ID 32-bit, dấu thời gian (timestamp) không kèm múi giờ, các cờ (flags) cho phép NULL, trạng thái dạng văn bản tự do, đặt tên trùng từ khóa dành riêng và email duy nhất (unique) nhưng phân biệt chữ hoa chữ thường. Trả về mã DDL đã được hiệu chỉnh. Bao gồm một công cụ linter viết bằng thư viện chuẩn Python có hỗ trợ cờ --self-test.
Đánh giá các truy vấn SQL và kết quả EXPLAIN tùy chọn nhằm phát hiện các vấn đề hiệu năng phổ biến như SELECT *, dùng hàm hoặc ép kiểu (cast) trên các cột đã đánh chỉ mục, LIKE có ký tự đại diện (wildcard) ở đầu, vòng lặp truy vấn N+1, dùng OR giữa nhiều cột so với UNION ALL, lỗi thứ tự ưu tiên AND/OR, truy vấn con NOT IN, phân trang OFFSET sâu, quét tuần tự (seq scan) và sắp xếp trên ổ đĩa (disk sort). Giải thích từng vấn đề và cung cấp câu truy vấn viết lại. Đi kèm công cụ kiểm tra bằng thư viện chuẩn Python có hỗ trợ --self-test.