C++ für Data Science: Effiziente Algorithmen und Datenanalyse

Das Buch "C++ für Data Science" ist ein praktischer Leitfaden für Fachleute, die die Leistungsfähigkeit und Geschwindigkeit von C++ in Aufgaben der Datenanalyse und des maschinellen Lernens nutzen möchten. Im Gegensatz zu traditionellen Data-Science-Sprachen (Python, R) ermöglicht C++ maximale Leistung bei der Arbeit mit großen Datenmengen, was für Produktionssysteme und wissenschaftliche Berechnungen entscheidend ist.

Worum geht es in diesem Buch?

Der Autor führt den Leser konsequent von den grundlegenden Konzepten von C++ bis hin zu fortgeschrittenen Techniken, die in Data Science angewendet werden. Sie erfahren, wie Sie effizient mit Speicher arbeiten, die STL zur Verarbeitung von Datensammlungen nutzen und Bibliotheken für numerische Berechnungen beherrschen. Besonderes Augenmerk liegt auf parallelem Rechnen (OpenMP, TBB) und Code-Optimierung.

Für wen ist dieses Buch?

• Data Scientists und Analysten, die ihre Datenverarbeitungs-Pipelines beschleunigen möchten
• C++-Entwickler, die in den Bereich der Datenanalyse wechseln
• Studenten technischer Fachrichtungen, die sich mit High-Performance Computing befassen
• Ingenieure, die an Echtzeitsystemen und IoT arbeiten

Was werden Sie lernen?

• Grundlagen von C++17/20, die für Data Science notwendig sind: Smart Pointer, Lambdas, Move-Semantik
• Arbeit mit numerischen Arrays und Matrizen (Eigen, Armadillo)
• Aufbau effizienter Datenverarbeitungspipelines ohne Kopieren
• Parallele Algorithmen und Multithreading zur Beschleunigung von Berechnungen
• Integration von C++ mit Python über pybind11 zur Erstellung hybrider Lösungen
• Implementierung grundlegender Algorithmen des maschinellen Lernens (lineare Regression, k-means, Entscheidungsbäume)
• Optimierung von Speicher und Cache für die Arbeit mit großen Datensätzen
• Testen und Profiling von Code mit Google Benchmark und Valgrind

Warum sollten Sie es lesen?

C++ bleibt die Sprache der Wahl für hochlastige Systeme: von Suchmaschinen bis hin zu Finanzplattformen. Dieses Buch schließt die Lücke zwischen akademischem Python-Wissen und industrieller C++-Entwicklung. Sie lernen, Code zu schreiben, der 10-100 Mal schneller ist als Äquivalente in interpretierten Sprachen, während Lesbarkeit und Wartbarkeit erhalten bleiben.

Jedes Kapitel enthält praktische Beispiele, die in realen Projekten einsatzbereit sind. Das Buch eignet sich sowohl zum Selbststudium als auch als Nachschlagewerk für erfahrene Entwickler.