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

كتاب «C# (.NET) لعلوم البيانات» هو أول دليل عملي من نوعه يكشف عن إمكانيات بيئة .NET لحل مهام تحليل البيانات والتعلم الآلي والتصور. خلافًا للصورة النمطية بأن علوم البيانات هي حصرًا مجال Python وR، فإن لغة C# الحديثة ومنصة .NET توفران أدوات قوية لبناء خطوط أنابيب معالجة بيانات شاملة (end-to-end) يسهل دمجها مع الأنظمة المؤسسية.

لمن هذا الكتاب:

• مطوري C# الذين يرغبون في توسيع خبراتهم في مجال علوم البيانات والتعلم الآلي.
• محللي البيانات الملمين بـ Python ولكنهم يرغبون في إتقان مجموعة .NET للعمل في بيئة Microsoft.
• الطلاب والمبتدئين الذين يختارون C# كلغة برمجة رئيسية ويهتمون بتحليل البيانات.
• القادة التقنيين والمهندسين المعماريين الذين يخططون لتطبيق حلول التعلم الآلي على منصة .NET.

ماذا ستتعلم من الكتاب:

• كيفية إعداد البيئة لعلوم البيانات على .NET: Jupyter Notebooks مع .NET Interactive وVisual Studio وVS Code.
• العمل مع مكتبة Deedle لمعالجة البيانات الجدولية (مشابهة لـ pandas).
• أساسيات التحليل الإحصائي وتصور البيانات باستخدام Plotly.NET وLiveCharts وScottPlot.
• تطبيق LINQ لمعالجة وتحويل البيانات بكفاءة.
• بناء نماذج التعلم الآلي باستخدام ML.NET: الانحدار، التصنيف، التجميع، التوصيات.
• العمل مع الشبكات العصبية عبر TensorFlow.NET وTorchSharp.
• نشر النماذج في الإنتاج: إنشاء Web API، التكامل مع قواعد البيانات، استخدام Docker وAzure.
• حالات واقعية: التنبؤ بالسلاسل الزمنية، تحليل المشاعر النصية، تجزئة العملاء، كشف الشذوذ.

ميزات الكتاب:

• جميع أمثلة الكود مكتوبة بلغة C# 12 و.NET 8 مع التركيز على الميزات الحديثة للغة.
• إرشادات خطوة بخطوة من تثبيت المكتبات إلى نشر الحل النهائي.
• تمارين عملية وقوائم مراجعة لتثبيت المعلومات.
• مشاريع جاهزة يمكن استخدامها كقوالب لمهامك الخاصة.

الكتاب مكتوب بلغة بسيطة وسهلة، ولا يتطلب معرفة عميقة بالرياضيات أو الإحصاء — حيث يتم شرح جميع المفاهيم الضرورية حسب الحاجة. ستتعلم التفكير مثل عالم بيانات، مع استخدام لغة C# المألوفة لك.

مثالي لأولئك الذين يرغبون في الجمع بين قوة بيئة .NET والأساليب الحديثة لتحليل البيانات والتعلم الآلي، دون مغادرة بيئة التطوير المعتادة.