JavaScript (Node.js) para ciencia de datos

El mundo de la ciencia de datos ha estado monopolizado durante mucho tiempo por Python y R. Pero con el crecimiento del rendimiento de Node.js y la aparición de potentes bibliotecas, JavaScript se ha convertido en una herramienta completa para el análisis de datos. El libro «JavaScript (Node.js) para ciencia de datos» es una guía práctica que demuestra: para trabajar con datos no es necesario aprender un nuevo lenguaje si ya dominas JavaScript.

El libro está estructurado como una transición progresiva desde los fundamentos del trabajo con datos hasta la construcción de modelos de aprendizaje automático listos para producción. Comenzarás con scripts simples para el análisis y limpieza de datos, y terminarás implementando modelos de redes neuronales en la nube.

Qué aprenderás:

• Cómo trabajar con CSV, JSON, Excel y bases de datos (SQLite, MongoDB) en Node.js
• Bibliotecas para cálculos numéricos: mathjs, ml-matrix, simple-statistics
• Visualización de datos con Plotly.js, Chart.js y D3.js
• Implementación de algoritmos de aprendizaje automático (regresión lineal, árboles de decisión, agrupamiento) en JavaScript puro
• Uso de TensorFlow.js para redes neuronales y deep learning
• Procesamiento de lenguaje natural (NLP) con compromise y natural
• Creación de APIs para modelos de ML con Express.js e implementación en Vercel/Heroku
• Procesamiento paralelo de grandes datos con Worker Threads y Stream API

Para quién es este libro:

• Desarrolladores frontend y backend en JavaScript que deseen ampliar sus competencias en ciencia de datos
• Estudiantes de carreras técnicas que estén aprendiendo Node.js
• Analistas que quieran automatizar informes y paneles sin pasarse a Python
• Todos aquellos interesados en el aprendizaje automático pero que no quieran aprender una nueva sintaxis

En cada capítulo encontrarás ejemplos reales: desde el análisis de registros de servidores web hasta la construcción de un sistema de recomendación para una tienda en línea. Todos los códigos fuente están disponibles en un repositorio de GitHub. Al final del libro, podrás crear tus propios pipelines de procesamiento de datos, entrenar modelos e integrarlos en aplicaciones web con Node.js.

No importa si trabajas con Big Data o simplemente quieres añadir «científico de datos» a tu currículum: este libro será tu guía en el mundo del análisis de datos con JavaScript.