C# (.NET) لعلوم البيانات: من الأساسيات إلى نماذج الإنتاج

يرتبط عالم علوم البيانات تقليديًا بلغة Python، لكن منصة .NET تقدم أدوات قوية وناضجة لبناء خطوط أنابيب البيانات والتعلم الآلي والتحليلات. كتاب «C# (.NET) لعلوم البيانات» هو أول دليل شامل باللغة العربية يثبت أن C# هي لغة كاملة لمهام علوم البيانات، خاصة في البيئات المؤسسية التي تستخدم بالفعل مجموعة تقنيات Microsoft.

عن ماذا يتحدث هذا الكتاب؟

يغطي الكتاب دورة العمل الكاملة مع البيانات في نظام .NET البيئي:

• جمع البيانات وتنظيفها: العمل مع CSV، JSON، قواعد البيانات (SQL Server، PostgreSQL)، المعالجة التدفقية باستخدام LINQ ومكتبة DataFrame من Microsoft.Data.Analysis.
• التحليل الإحصائي والتصور: استخدام ML.NET، MathNet.Numerics للاختبارات الإحصائية، رسم الرسوم البيانية باستخدام Plotly.NET و LiveCharts2.
• التعلم الآلي: تدريب نماذج التصنيف، الانحدار، التجميع وأنظمة التوصية على ML.NET. تصدير النماذج إلى ONNX للاستخدام عبر المنصات.
• التعلم العميق: التكامل مع TensorFlow.NET و TorchSharp للشبكات العصبية.
• النشر في الإنتاج: تغليف النماذج في خدمات ويب (ASP.NET Core)، إنشاء أدوات سطر أوامر، خطوط أنابيب في Azure ML وحاويات Docker.
• التكامل مع Python: استدعاء نصوص Python من C#، استخدام Python.NET والعمل المشترك بين النظامين البيئيين.

لمن هذا الكتاب؟

• مطورو .NET الذين يرغبون في إتقان علوم البيانات دون مغادرة بيئتهم المألوفة Visual Studio / Rider.
• محللو البيانات العاملون في شركات ذات بنية تحتية .NET ويبحثون عن بديل لـ Python.
• الطلاب والمبتدئون الذين يرغبون في فهم كيفية استخدام C# لتحليل البيانات والتعلم الآلي.
• قادة الفرق والمهندسون المعماريون الذين يقيمون إمكانيات .NET لبناء حلول بيانات مؤسسية.

ماذا ستتعلم؟

• كيفية معالجة كميات كبيرة من البيانات باستخدام التدفقات المتوازية و System.Threading.Tasks.Dataflow.
• كيفية بناء نقطة نهاية للتنبؤات على ASP.NET Core في 15 دقيقة.
• كيفية استخدام ML.NET للمهام دون كتابة كود معقد - عبر AutoML.
• كيفية تصور نتائج التحليل على الويب وسطح المكتب.
• كيفية اختبار ومراقبة النماذج في الإنتاج.

يحتوي الكتاب على عشرات الأمثلة الجاهزة المتاحة في مستودع على GitHub. جميع الأمثلة مكتوبة بلغة C# 12 و .NET 8/9. ستتمكن من تكرارها خطوة بخطوة، حتى لو لم تكن قد عملت في علوم البيانات من قبل.

«C# (.NET) لعلوم البيانات» هو جسر بين التطوير الكلاسيكي والتحليلات الحديثة. بعد قراءته، ستتمكن من بناء خطوط أنابيب معالجة البيانات بنفسك، وتدريب النماذج، ونشرها في مشاريع حقيقية، باستخدام كامل قوة منصة .NET.