JavaScript (Node.js) für Data Science: Datenverarbeitung und maschinelles Lernen

Die Welt der Data Science wird traditionell mit Python und R assoziiert. Doch was, wenn Ihr Hauptwerkzeug JavaScript ist und die Node.js-Ökosystem Ihre zweite Natur geworden ist? Das Buch „JavaScript (Node.js) für Data Science“ zerbricht das Klischee, dass ernsthafte Arbeit mit Daten nur in „spezialisierten“ Sprachen möglich sei.

Dieser praktische Leitfaden führt Sie durch alle Phasen eines Data-Science-Projekts und nutzt dabei ausschließlich die Möglichkeiten der Node.js-Plattform. Sie lesen nicht nur die Theorie – Sie erstellen funktionierende Datenverarbeitungspipelines, lernen, Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagemodelle zu bauen, ohne Ihre vertraute JavaScript-Umgebung zu verlassen.

Was Sie lernen und beherrschen werden:

• Datenerfassung und -bereinigung: Web Scraping (Cheerio, Puppeteer), Arbeit mit APIs, Lesen von CSV/JSON/Excel (Papa Parse, xlsx), Entfernen von Duplikaten und Auffüllen von Lücken.
• Datenmanipulation: effiziente Transformationen mit lodash und Danfo.js (das Pendant zu pandas für JS), Gruppierung, Filterung, Aggregation.
• Visualisierung: Erstellung interaktiver Diagramme und Dashboards mit Plotly.js, Chart.js und D3.js direkt im Browser oder auf dem Server.
• Statistische Analyse: Berechnung von Korrelationen, Verteilungen, Hypothesentests mit simple-statistics und jStat.
• Maschinelles Lernen: Implementierung von linearer Regression, Klassifikation (KNN, Naive Bayes) und Clustering (K-Means) mit den Bibliotheken ml.js und brain.js (neuronale Netze).
• Bereitstellung: Verpackung von Modellen in REST-APIs (Express) und Erstellung vollwertiger Webanwendungen zur Datenanalyse.

Für wen dieses Buch ist:

• Frontend- und Fullstack-Entwickler, die ihre Fähigkeiten in Data Science erweitern möchten, ohne eine neue Sprache zu lernen.
• Node.js-Programmierer, die Logs, Metriken oder Benutzerdaten analysieren müssen.
• Studenten und Fachleute, die eine alternative Sicht auf die Datenanalyse durch die Brille von JavaScript sehen möchten.
• Alle, die einen einfachen Einstieg in Data Science suchen, ohne die Einrichtung von Anaconda und virtuellen Python-Umgebungen.

Das Buch ist in lebendiger Sprache geschrieben, enthält zahlreiche Codebeispiele, die sofort ausführbar sind, sowie Übungen zur Vertiefung des Stoffes. Sie beginnen mit dem einfachen Lesen von Dateien und gelangen bis zur Erstellung eines neuronalen Netzmodells für Prognosen, das auf Node.js läuft.

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