JavaScript (Node.js) für Data Science: Datenanalyse und maschinelles Lernen auf dem Server

Die Welt der Data Science wird traditionell mit Python und R assoziiert, aber modernes JavaScript (insbesondere die Node.js-Umgebung) bietet leistungsstarke Werkzeuge für Datenanalyse, maschinelles Lernen und Visualisierung. Dieses Buch ist der erste umfassende Leitfaden, der beweist: Sie können Datenpipelines erstellen, Modelle trainieren und interaktive Berichte erstellen, ohne das JavaScript-Ökosystem zu verlassen.

Worum geht es in diesem Buch?

Das Buch deckt den gesamten Data-Science-Zyklus auf Node.js ab: von der Datenerfassung und -bereinigung bis zur Bereitstellung fertiger ML-Modelle. Sie erfahren, wie Sie spezialisierte Bibliotheken (Danfo.js, TensorFlow.js, Plotly.js) nutzen, mit großen Datenmengen arbeiten, Diagramme erstellen und neuronale Netze direkt auf dem Server oder im Browser ausführen.

• Kapitel 1–2: Einführung in Data Science auf Node.js. Installation des Stacks (Danfo.js, TensorFlow.js, numjs). Arbeiten mit CSV, JSON, Datenbanken.
• Kapitel 3–4: Datenbereinigung und -transformation. Statistische Analyse, Umgang mit fehlenden Werten, Filterung, Aggregation.
• Kapitel 5–6: Datenvisualisierung: Histogramme, Scatter Plots, Zeitreihen mit Plotly.js und Chart.js.
• Kapitel 7–8: Maschinelles Lernen: Lineare Regression, Klassifikation (k-NN, logistische Regression), Clustering (K-Means) mit TensorFlow.js.
• Kapitel 9–10: Neuronale Netze und Deep Learning. Erstellung und Training von Modellen auf Node.js. Export/Import von Modellen.
• Kapitel 11–12: Bereitstellung: REST-API für ML-Modelle (Express.js), Integration mit Datenbanken, Erstellung von Dashboards.

Für wen ist dieses Buch?

• JavaScript-Entwickler (Node.js), die Data Science erlernen möchten, ohne eine neue Sprache zu lernen.
• Analysten mit Kenntnissen in SQL und grundlegender Statistik, die auf den JavaScript-Stack umsteigen möchten.
• Studenten und Fachleute, die eine Alternative zu Python für die Datenanalyse suchen.
• Alle, die ML-Produkte in einer einzigen Sprache erstellen möchten (Full-Stack Data Science).

Was werden Sie lernen?

• Wie man Datenmengen von bis zu 1 Million Zeilen mit Danfo.js verarbeitet und analysiert.
• Wie man interaktive Diagramme und Dashboards erstellt, ohne Jupyter Notebook zu verwenden.
• Wie man Modelle des maschinellen Lernens (lineare Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze) auf Node.js trainiert.
• Wie man ein fertiges Modell über eine REST-API bereitstellt und in eine Webanwendung integriert.
• Wie man TensorFlow.js für browserbasiertes ML nutzt – ohne Serverkomponente.

Warum sollten Sie es lesen?

JavaScript ist die am weitesten verbreitete Programmiersprache. Dieses Buch räumt mit dem Stereotyp auf, dass Data Science nur für Python-Entwickler zugänglich sei. Sie erwerben praktische Fähigkeiten, fertige Anwendungsfälle und Codevorlagen, die Sie sofort in Ihrer Arbeit einsetzen können. Die Beispiele basieren auf realen Aufgaben: Log-Verarbeitung, Umsatzprognose, Text- und Bildklassifikation.

Unabhängig von Ihrem aktuellen Kenntnisstand werden Sie lernen, wie ein Data Scientist zu denken, während Sie in der vertrauten Node.js-Umgebung bleiben. Das Buch enthält Übungen, Fragen zur Selbstkontrolle und Verweise auf das Code-Repository.