C# (.NET) für Data Science: Datenanalyse und maschinelles Lernen

Das Buch „C# (.NET) für Data Science“ ist ein praktischer Leitfaden für Entwickler und Analysten, die die Leistungsfähigkeit der .NET-Plattform für Aufgaben der Datenanalyse, Statistik und des maschinellen Lernens nutzen möchten. Im Gegensatz zu vielen Publikationen, die sich ausschließlich auf Python konzentrieren, beweist dieses Buch, dass C# ein vollwertiges Werkzeug für Data Science ist, insbesondere in Unternehmensumgebungen.

Für wen ist dieses Buch?

• Entwickler mit C#-Kenntnissen, die ihre Fähigkeiten in Richtung Datenanalyse und ML erweitern möchten.
• Datenanalysten, die im Microsoft-Ökosystem arbeiten und Modelle direkt in bestehende .NET-Anwendungen integrieren möchten.
• Studenten und Einsteiger, die C# als primäre Programmiersprache wählen.

Was werden Sie aus dem Buch lernen?

• Grundlagen der Datenarbeit: Laden, Bereinigen und Transformieren von Daten mit LINQ, DataFrames (Microsoft.Data.Analysis) und der Bibliothek Deedle.
• Visualisierung: Erstellung von Diagrammen und Dashboards mit Plotly.NET, LiveCharts und interaktiven .NET Interactive Notebooks.
• Maschinelles Lernen mit ML.NET: Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen (Klassifikation, Regression, Clustering, Empfehlungen) ohne tiefgehende mathematische Kenntnisse.
• Deep Learning: Integration mit TensorFlow.NET und TorchSharp für die Arbeit mit neuronalen Netzen.
• Integration mit Python: Nutzung von Python-Bibliotheken (NumPy, Pandas, Scikit-learn) direkt aus C# über Python.NET.
• Produktion: Verpacken von Modellen in Webdienste (ASP.NET Core), Konsolenprogramme und Azure DevOps-Pipelines.

Warum sollten Sie dieses Buch wählen?

• Alle Codebeispiele sind in modernem C# 12 und .NET 8 geschrieben.
• Reale Anwendungsfälle: von der Loganalyse bis zur Verkaufsprognose und Bildverarbeitung.
• Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Installation und Konfiguration der Umgebung (Jupyter Notebooks, Visual Studio, VS Code).
• Vergleich der Ansätze von C# und Python – Sie werden verstehen, wann welches Werkzeug besser geeignet ist.

Das Buch eignet sich sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Programmierer. Für den Einstieg reichen grundlegende Kenntnisse der C#-Syntax aus. Sie lernen, vollständige Datenpipelines zu erstellen und KI-Funktionen in Ihre Anwendungen zu integrieren, ohne auf andere Sprachen wechseln zu müssen.

Schließen Sie sich der Gemeinschaft der .NET-Entwickler an, die C# bereits für Data Science nutzen. Machen Sie Ihre Anwendungen intelligenter mit diesem Buch!