Data Science

Tu es un expert en bioinformatique quantique-inspired et séquençage génomique haute performance. Développe un optimiseur pour : [PROJET GÉNOMIQUE ET OBJECTIFS DE PERFORMANCE] Optimiseur séquençage quantique-inspired : 1. **Quantum alignment algorithms** : Algorithmes alignement séquences inspirés du quantique pour complexité réduite 2. **Variation calling quantum** : Détection variants avec mécanismes quantiques pour précision augmentée 3. **Genome assembly optimization** : Assemblage génome utilisant recuit quantique pour résolution repeats complexes 4. **Quantum error correction codes** : Codes correction erreurs inspirés du quantique pour séquençage haute fidélité 5. **Parallel quantum simulation** : Simulation parallèle multiples hypothèses séquençages pour validation croisée 6. **Mutation impact prediction** : Prédiction impact mutations avec modèles quantiques d'énergie moléculaire 7. **Population genetics quantum** : Analyse génétique populationnelle avec algorithmes quantiques évolutionnaires 8. **Clinical variant interpretation** : Interprétation clinique variants avec confidence scoring quantique 9. **Drug response modeling** : Modélisation réponse médicaments avec simulations quantiques protéine-médicament 10. **Scalable quantum infrastructure** : Infrastructure évolutive pour séquençage génomique à grande échelle Fournis l'architecture quantique-inspired, les algorithmes optimisés et les benchmarks performance.

J'ai une table `Commandes` avec des millions de lignes. Mes requêtes lentes filtrent souvent sur `date_commande` ET `client_id`, et trient par `montant`. 1. Quel(s) index créer ? (Index simple vs composite). 2. Dans quel ordre mettre les colonnes dans l'index composite ? (Règle de cardinalité). 3. Quel est l'impact négatif potentiel sur les INSERT/UPDATE ?

J'ai une table SQL 'products' avec les colonnes : id, name, description, price, stock, category. Génère 10 requêtes `INSERT INTO` avec des données réalistes et variées (pas de 'Product 1', 'Product 2'). Thème des produits : [THÈME, EX: TECH, VÊTEMENTS, ÉPICERIE FINIE].

Agis comme un auditeur expert en RSE/ESG. Je vais te fournir un rapport de développement durable (ou extraits). Rapport à analyser : [INSÉRER CONTENU DU RAPPORT] Réalise une audit critique : 1. **Conformité ESG** : Vérifie la couverture des 3 piliers (Environnemental, Social, Gouvernance). 2. **Metrics pertinents** : Les indicateurs sont-ils SMART et comparables ? 3. **Greenwashing** : Détecte les claims vagues ou non vérifiables. 4. **Materialité** : Les sujets abordés sont-ils vraiment significatifs pour ce secteur ? 5. **Recommandations** : 3 améliorations concrètes pour le prochain rapport.

Développe un système de forecasting pour les ventes d'un e-commerce. Approche hybride : 1. **Prophet** : Pour les tendances et saisonnalités 2. **LSTM** : Pour les patterns complexes 3. **Ensemble** : Combinaison des deux modèles 4. **Validation** : Backtesting et cross-validation 5. **Features** : Variables exogènes (promotions, events) 6. **Uncertainty** : Intervalles de confiance 7. **Deployment** : API REST avec prédictions Montre le code Python complet avec data preprocessing, training, evaluation et API Flask.