JavaScript (Node.js) لعلوم البيانات: تحليل البيانات والتعلم الآلي على الخادم

عالم Data Science يرتبط تقليديًا بلغتي Python و R، لكن JavaScript الحديثة (خاصة بيئة Node.js) تقدم أدوات قوية لتحليل البيانات والتعلم الآلي والتصور. هذا الكتاب هو أول دليل شامل يثبت أنه يمكنك بناء خطوط أنابيب البيانات وتدريب النماذج وإنشاء تقارير تفاعلية دون مغادرة نظام JavaScript البيئي.

عن ماذا يتحدث هذا الكتاب؟

يغطي الكتاب الدورة الكاملة لـ Data Science على Node.js: من جمع البيانات وتنظيفها إلى نشر نماذج ML الجاهزة. ستتعلم كيفية استخدام المكتبات المتخصصة (Danfo.js، TensorFlow.js، Plotly.js)، والعمل مع كميات كبيرة من البيانات، وإنشاء الرسوم البيانية، وتشغيل الشبكات العصبية مباشرة على الخادم أو في المتصفح.

• الفصل 1–2: مقدمة في Data Science على Node.js. تثبيت الحزمة (Danfo.js، TensorFlow.js، numjs). العمل مع CSV، JSON، قواعد البيانات.
• الفصل 3–4: تنظيف البيانات وتحويلها. التحليل الإحصائي، التعامل مع القيم المفقودة، التصفية، التجميع.
• الفصل 5–6: تصور البيانات: المدرجات التكرارية، المخططات النقطية، السلاسل الزمنية عبر Plotly.js و Chart.js.
• الفصل 7–8: التعلم الآلي: الانحدار الخطي، التصنيف (k-NN، الانحدار اللوجستي)، التجميع (K-means) على TensorFlow.js.
• الفصل 9–10: الشبكات العصبية والتعلم العميق. إنشاء وتدريب النماذج على Node.js. تصدير/استيراد النماذج.
• الفصل 11–12: النشر: REST API لنماذج ML (Express.js)، التكامل مع قواعد البيانات، إنشاء لوحات المعلومات.

لمن هذا الكتاب؟

• مطوري JavaScript (Node.js) الذين يرغبون في إتقان Data Science دون تعلم لغة جديدة.
• المحللين الملمين بـ SQL والإحصائيات الأساسية والراغبين في الانتقال إلى حزمة JavaScript.
• الطلاب والمتخصصين الباحثين عن بديل لـ Python لتحليل البيانات.
• كل من يريد إنشاء منتجات ML بلغة واحدة (full-stack Data Science).

ماذا ستتعلم؟

• كيفية معالجة وتحليل بيانات يصل حجمها إلى مليون صف باستخدام Danfo.js.
• كيفية إنشاء رسوم بيانية تفاعلية ولوحات معلومات دون استخدام Jupyter Notebook.
• كيفية تدريب نماذج التعلم الآلي (الانحدار الخطي، أشجار القرار، الشبكات العصبية) على Node.js.
• كيفية نشر نموذج جاهز عبر REST API ودمجه في تطبيق ويب.
• كيفية استخدام TensorFlow.js لـ ML في المتصفح — بدون جزء خادم.

لماذا يجب قراءته؟

JavaScript هي لغة البرمجة الأكثر انتشارًا. هذا الكتاب يكسر الصورة النمطية بأن Data Science متاح فقط لمستخدمي Python. ستحصل على مهارات عملية وحالات جاهزة وقوالب برمجية يمكن تطبيقها فورًا في العمل. الأمثلة مبنية على مهام حقيقية: معالجة السجلات، التنبؤ بالمبيعات، تصنيف النصوص والصور.

بغض النظر عن مستواك الحالي، ستتعلم التفكير مثل عالم بيانات (data scientist) مع البقاء في بيئة Node.js المألوفة. يحتوي الكتاب على تمارين وأسئلة للمراجعة الذاتية وروابط لمستودع الأكواد البرمجية.