JavaScript (Node.js) für Data Science

Die Welt der Data Science war lange Zeit von Python und R monopolisiert. Doch mit der steigenden Leistungsfähigkeit von Node.js und dem Aufkommen leistungsstarker Bibliotheken ist JavaScript zu einem vollwertigen Werkzeug für die Datenanalyse geworden. Das Buch „JavaScript (Node.js) für Data Science“ ist ein praktischer Leitfaden, der beweist: Für die Arbeit mit Daten muss man keine neue Sprache lernen, wenn man bereits JavaScript beherrscht.

Das Buch ist als schrittweiser Übergang von den Grundlagen der Datenarbeit bis hin zur Erstellung produktionsreifer Modelle des maschinellen Lernens aufgebaut. Sie beginnen mit einfachen Skripten zum Parsen und Bereinigen von Daten und enden mit der Bereitstellung von neuronalen Netzmodellen in der Cloud.

Was Sie lernen werden:

• Arbeiten mit CSV, JSON, Excel und Datenbanken (SQLite, MongoDB) in Node.js
• Bibliotheken für numerische Berechnungen: mathjs, ml-matrix, simple-statistics
• Datenvisualisierung mit Plotly.js, Chart.js und D3.js
• Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens (lineare Regression, Entscheidungsbäume, Clustering) in reinem JavaScript
• Verwendung von TensorFlow.js für neuronale Netze und Deep Learning
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit compromise und natural
• Erstellung von APIs für ML-Modelle mit Express.js und Bereitstellung auf Vercel/Heroku
• Parallele Verarbeitung großer Datenmengen mit Worker Threads und Stream API

Für wen dieses Buch gedacht ist:

• Frontend- und Backend-Entwickler in JavaScript, die ihre Kompetenzen im Bereich Data Science erweitern möchten
• Studenten technischer Fachrichtungen, die Node.js lernen
• Analysten, die Berichte und Dashboards automatisieren möchten, ohne auf Python umzusteigen
• Alle, die sich für maschinelles Lernen interessieren, aber keine neue Syntax lernen möchten

In jedem Kapitel finden Sie reale Beispiele: von der Analyse von Webserver-Logs bis zur Erstellung eines Empfehlungssystems für einen Online-Shop. Alle Quellcodes sind im Repository auf GitHub verfügbar. Am Ende des Buches werden Sie in der Lage sein, selbstständig Datenverarbeitungspipelines zu erstellen, Modelle zu trainieren und in Webanwendungen mit Node.js zu integrieren.

Egal, ob Sie mit Big Data arbeiten oder einfach nur „Data Scientist“ in Ihren Lebenslauf aufnehmen möchten – dieses Buch wird Ihr Begleiter in die Welt der Datenanalyse mit JavaScript sein.