JavaScript (Node.js) для Data Science: Обработка данных и машинное обучение

Мир Data Science традиционно ассоциируется с Python и R. Но что, если ваш основной инструмент — JavaScript, а экосистема Node.js стала вашей второй натурой? Книга «JavaScript (Node.js) для Data Science» разрушает стереотип о том, что серьёзная работа с данными возможна только на «специализированных» языках.

Это практическое руководство проведёт вас по всем этапам Data Science-проекта, используя исключительно возможности платформы Node.js. Вы не просто прочитаете теорию — вы создадите работающие пайплайны обработки данных, научитесь извлекать инсайты и строить предсказательные модели, не покидая привычную среду JavaScript.

Что вы узнаете и освоите:

• Сбор и очистка данных: парсинг веб-страниц (Cheerio, Puppeteer), работа с API, чтение CSV/JSON/Excel (Papa Parse, xlsx), удаление дубликатов и заполнение пропусков.
• Манипуляции с данными: эффективные трансформации с помощью lodash и Danfo.js (аналог pandas для JS), группировка, фильтрация, агрегация.
• Визуализация: создание интерактивных графиков и дашбордов на Plotly.js, Chart.js и D3.js прямо в браузере или на сервере.
• Статистический анализ: вычисление корреляций, распределений, проверка гипотез с помощью simple-statistics и jStat.
• Машинное обучение: реализация линейной регрессии, классификации (KNN, Naive Bayes) и кластеризации (K-Means) с библиотеками ml.js и brain.js (нейросети).
• Развёртывание: упаковка моделей в REST API (Express) и создание полноценных веб-приложений для анализа данных.

Для кого эта книга:

• Frontend- и Fullstack-разработчиков, которые хотят расширить навыки в Data Science без изучения нового языка.
• Node.js-программистов, столкнувшихся с необходимостью анализировать логи, метрики или пользовательские данные.
• Студентов и специалистов, желающих увидеть альтернативный взгляд на анализ данных через призму JavaScript.
• Всех, кто ищет лёгкий вход в Data Science, не требующий настройки Anaconda и виртуальных окружений Python.

Книга написана живым языком, содержит множество примеров кода, готовых к запуску, и упражнений для закрепления материала. Вы начнёте с простого чтения файлов и дойдёте до создания нейросетевой модели для прогнозирования, которая будет работать на Node.js.

Откройте для себя Data Science без смены стека — JavaScript даёт для этого все инструменты!