C# (.NET) für Data Science: Von den Grundlagen bis zur Produktion

Das Buch «C# (.NET) für Data Science» ist der erste praxisorientierte Leitfaden seiner Art, der die Möglichkeiten des .NET-Ökosystems für Aufgaben der Datenanalyse, des maschinellen Lernens und der Visualisierung aufzeigt. Entgegen dem Stereotyp, dass Data Science ausschließlich mit Python und R betrieben wird, bieten modernes C# und die .NET-Plattform leistungsstarke Werkzeuge für die Erstellung von End-to-End-Datenverarbeitungspipelines, die sich leicht in Unternehmenssysteme integrieren lassen.

Für wen ist dieses Buch:

• C#-Entwickler, die ihre Expertise im Bereich Data Science und maschinelles Lernen erweitern möchten.
• Datenanalysten, die mit Python vertraut sind, aber den .NET-Stack für die Arbeit im Microsoft-Ökosystem erlernen möchten.
• Studenten und Einsteiger, die C# als primäre Programmiersprache wählen und sich für Datenanalyse interessieren.
• Technische Leiter und Architekten, die die Einführung von ML-Lösungen auf der .NET-Plattform planen.

Was Sie aus dem Buch lernen:

• Einrichtung der Data-Science-Umgebung auf .NET: Jupyter Notebooks mit .NET Interactive, Visual Studio, VS Code.
• Arbeit mit der Bibliothek Deedle zur Manipulation tabellarischer Daten (Analogon zu pandas).
• Grundlagen der statistischen Analyse und Datenvisualisierung mit Plotly.NET, LiveCharts und ScottPlot.
• Anwendung von LINQ für effiziente Datenverarbeitung und -transformation.
• Erstellung von Modellen des maschinellen Lernens mit ML.NET: Regression, Klassifikation, Clustering, Empfehlungen.
• Arbeit mit neuronalen Netzen über TensorFlow.NET und TorchSharp.
• Bereitstellung von Modellen in der Produktion: Erstellung von Web-APIs, Integration mit Datenbanken, Einsatz von Docker und Azure.
• Reale Anwendungsfälle: Zeitreihenprognose, Textstimmungsanalyse, Kundensegmentierung, Anomalieerkennung.

Besonderheiten des Buches:

• Alle Codebeispiele sind in C# 12 und .NET 8 geschrieben, mit Fokus auf moderne Sprachfunktionen.
• Schritt-für-Schritt-Anleitungen von der Installation der Bibliotheken bis zum Deployment der fertigen Lösung.
• Praktische Aufgaben und Checklisten zur Festigung des Lernstoffs.
• Fertige Projekte, die als Vorlagen für eigene Aufgaben verwendet werden können.

Das Buch ist in einfacher und verständlicher Sprache geschrieben und erfordert keine tiefgehenden Kenntnisse in Mathematik oder Statistik – alle notwendigen Konzepte werden nach Bedarf erklärt. Sie lernen, wie ein Data Scientist zu denken, während Sie Ihr vertrautes C# verwenden.

Ideal für alle, die die Leistungsfähigkeit des .NET-Ökosystems mit modernen Methoden der Datenanalyse und des maschinellen Lernens kombinieren möchten, ohne die gewohnte Entwicklungsumgebung zu verlassen.