C# (.NET) لعلوم البيانات: دليل عملي

يرتبط عالم علوم البيانات تقليديًا بـ Python و R، لكن منصة .NET تقدم أدوات قوية ومريحة لتحليل البيانات، والتعلم الآلي، وبناء حلول الإنتاج. كتاب "C# (.NET) لعلوم البيانات" هو أول دليل شامل باللغة العربية، يوضح كيفية استخدام نظام .NET البيئي لحل مشاكل علوم البيانات: من جمع البيانات وتنظيفها إلى نشر نماذج التعلم الآلي في بيئة الإنتاج.

عن ماذا يتحدث هذا الكتاب؟

يغطي الكتاب الدورة الكاملة للعمل مع البيانات على منصة .NET:

• أساسيات علوم البيانات باستخدام C#: العمل مع المجموعات، LINQ لتحليل البيانات، مكتبات MathNet.Numerics و Accord.NET للحسابات الإحصائية.
• معالجة وتنظيف البيانات: تحميل البيانات من CSV، JSON، SQL، Excel؛ طرق التعامل مع القيم المفقودة، القيم الشاذة، والمكررات باستخدام DataFrames (Microsoft.Data.Analysis).
• التعلم الآلي باستخدام ML.NET: بناء نماذج التصنيف، الانحدار، التجميع، والتوصيات دون معرفة عميقة بالرياضيات؛ الضبط التلقائي للمعلمات الفائقة (AutoML).
• التعلم العميق: التكامل مع TensorFlow.NET و PyTorch عبر TorchSharp لإنشاء الشبكات العصبية.
• تصور البيانات: إنشاء الرسوم البيانية باستخدام Plotly.NET و LiveCharts2 و ScottPlot؛ إنشاء لوحات معلومات تفاعلية.
• التكامل مع Python: استدعاء كود Python من C# عبر Python.NET، استخدام مكتبات NumPy و Pandas و Scikit-learn في مشاريع .NET.
• حلول الإنتاج: تغليف النماذج في خدمات مصغرة على ASP.NET Core، النشر في Docker و Azure ML.

لمن هذا الكتاب؟

• مطوري C# الذين يرغبون في دخول مجال علوم البيانات دون مغادرة نظام .NET البيئي.
• علماء البيانات الملمّين بـ Python والراغبين في استكشاف مجموعة تقنيات بديلة.
• الطلاب والمبتدئين الذين يدرسون التعلم الآلي وتحليل البيانات.
• قادة الفرق والمهندسين المعماريين الذين يخططون لدمج التعلم الآلي في مشاريع .NET.

ماذا ستتعلم؟

• كيفية معالجة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة باستخدام LINQ و DataFrames.
• كيفية بناء وتدريب نموذج تعلم آلي باستخدام C# في 15 دقيقة عبر ML.NET.
• كيفية تصور البيانات ونتائج التحليل في تطبيقات الويب وسطح المكتب.
• كيفية الجمع بين قوة مكتبات Python وأداء .NET.
• كيفية نشر النموذج في بيئة الإنتاج وإنشاء API لاستخدامه.

يحتوي الكتاب على العديد من الأمثلة العملية، وقطع الكود الجاهزة للاستخدام، والمشاريع التي ستساعدك على تطبيق المعرفة المكتسبة فورًا. بغض النظر عن مستواك الحالي، ستجد في هذا الكتاب أدوات قيمة لبناء حلول شاملة في علوم البيانات على منصة .NET.

ملاحظة: لقراءة الكتاب، يكفي معرفة أساسية بـ C# وفهم عام للإحصاء الرياضي. يتم شرح جميع خوارزميات التعلم الآلي بطريقة مبسطة، مع التركيز على الجانب العملي.