JavaScript (Node.js) para Data Science: Procesamiento de datos y aprendizaje automático

El mundo de Data Science se asocia tradicionalmente con Python y R. Pero, ¿qué pasa si tu herramienta principal es JavaScript y el ecosistema Node.js se ha convertido en tu segunda naturaleza? El libro «JavaScript (Node.js) para Data Science» rompe el estereotipo de que el trabajo serio con datos solo es posible en lenguajes «especializados».

Esta guía práctica te llevará a través de todas las etapas de un proyecto de Data Science, utilizando exclusivamente las capacidades de la plataforma Node.js. No solo leerás teoría: crearás pipelines de procesamiento de datos funcionales, aprenderás a extraer insights y construir modelos predictivos sin salir de tu entorno habitual de JavaScript.

Qué aprenderás y dominarás:

• Recopilación y limpieza de datos: scraping de páginas web (Cheerio, Puppeteer), trabajo con APIs, lectura de CSV/JSON/Excel (Papa Parse, xlsx), eliminación de duplicados y relleno de valores faltantes.
• Manipulación de datos: transformaciones eficientes con lodash y Danfo.js (análogo de pandas para JS), agrupación, filtrado, agregación.
• Visualización: creación de gráficos interactivos y dashboards con Plotly.js, Chart.js y D3.js directamente en el navegador o en el servidor.
• Análisis estadístico: cálculo de correlaciones, distribuciones, prueba de hipótesis con simple-statistics y jStat.
• Aprendizaje automático: implementación de regresión lineal, clasificación (KNN, Naive Bayes) y clustering (K-Means) con las librerías ml.js y brain.js (redes neuronales).
• Despliegue: empaquetado de modelos en una API REST (Express) y creación de aplicaciones web completas para análisis de datos.

Para quién es este libro:

• Desarrolladores Frontend y Fullstack que quieran ampliar sus habilidades en Data Science sin aprender un nuevo lenguaje.
• Programadores Node.js que necesiten analizar logs, métricas o datos de usuarios.
• Estudiantes y profesionales que deseen ver una perspectiva alternativa del análisis de datos a través del prisma de JavaScript.
• Todos aquellos que busquen una entrada sencilla a Data Science que no requiera configurar Anaconda ni entornos virtuales de Python.

El libro está escrito en un lenguaje ameno, contiene numerosos ejemplos de código listos para ejecutar y ejercicios para afianzar los conocimientos. Empezarás con la simple lectura de archivos y llegarás a crear un modelo de red neuronal para predicciones que funcione en Node.js.

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