C++ para Data Science: de datos brutos a algoritmos de producción

Este libro es su puente entre el poder de C++ y el mundo del Data Science. En una era donde Python domina la creación de prototipos, C++ sigue siendo un lenguaje indispensable para sistemas de producción donde la velocidad, la eficiencia en el uso de memoria y el trabajo con flujos de datos en tiempo real son críticos. El autor, Artem Voronov —ingeniero con 10 años de experiencia en sistemas de alta carga e infraestructura de ML—, revela de manera progresiva cómo aplicar el C++ moderno (estándares C++17/20) para construir pipelines de procesamiento de datos de alto rendimiento.

El libro comienza con lo básico: aprenderá a trabajar eficientemente con contenedores STL para almacenar y transformar grandes conjuntos de datos, dominará las expresiones idiomáticas de move-semantics y punteros inteligentes para prevenir fugas de memoria, y se familiarizará con los algoritmos paralelos de la biblioteca estándar. Luego pasará a tareas especializadas: implementación de algoritmos básicos de aprendizaje automático (regresión lineal, k-vecinos más cercanos, clasificador ingenuo de Bayes) sin usar frameworks pesados —solo con STL y Eigen para álgebra lineal.

Se presta especial atención al trabajo con grandes volúmenes de datos que no caben en la memoria RAM. Aprenderá a escribir procesadores de flujo, usar archivos mapeados en memoria y construir pipelines distribuidos con MPI. Un capítulo aparte está dedicado a la integración de C++ con Python a través de pybind11 —esto le permitirá crear módulos de extensión rápidos para scripts de Python existentes.

Los ejemplos prácticos incluyen: construcción de un sistema de recomendación basado en filtrado colaborativo, implementación desde cero de una red neuronal de propagación hacia adelante, optimización de procesos ETL y creación de su propia librería para trabajar con series temporales. Todos los ejemplos están acompañados de benchmarks y perfilado con perf y Valgrind.

¿Para quién es este libro?

• Data scientists que quieran acelerar sus modelos y pasar de prototipos a código de producción
• Desarrolladores de C++ que busquen aplicar sus habilidades en analítica y aprendizaje automático
• Estudiantes de carreras técnicas que estudien computación de alto rendimiento
• Ingenieros de datos que trabajen con sistemas en tiempo real e IoT

El lector aprenderá:

• Cómo elegir estructuras de datos para una tarea de análisis específica
• Técnicas de optimización de código a nivel de compilador y algoritmos
• Métodos de paralelización de cálculos (OpenMP, TBB, std::thread)
• Cómo perfilar y depurar el rendimiento de programas en C++
• Formas de integrar código C++ en el ecosistema de Python
• Implementación de algoritmos clave de ML sin librerías predefinidas

El libro asume un conocimiento básico de C++ (sintaxis, clases, plantillas) y una noción general de estadística. El enfoque del autor es de lo simple a lo complejo: cada nuevo concepto se respalda con código funcional que se puede ejecutar y modificar de inmediato. No es un manual de referencia, sino una guía práctica para quienes desean escribir programas rápidos y confiables para trabajar con datos en uno de los lenguajes de programación más potentes.