C# (.NET) para Data Science: desde los fundamentos hasta la producción

El libro «C# (.NET) para Data Science» es la primera guía práctica en su género que revela las capacidades del ecosistema .NET para resolver tareas de análisis de datos, aprendizaje automático y visualización. Contrario al estereotipo de que Data Science es exclusivo de Python y R, el C# moderno y la plataforma .NET proporcionan herramientas potentes para construir pipelines de procesamiento de datos de extremo a extremo que se integran fácilmente con sistemas corporativos.

Para quién es este libro:

• Desarrolladores de C# que desean ampliar su experiencia en el área de data science y aprendizaje automático.
• Analistas de datos familiarizados con Python, pero que desean dominar el stack de .NET para trabajar en el ecosistema de Microsoft.
• Estudiantes y profesionales principiantes que eligen C# como su lenguaje de programación principal y están interesados en el análisis de datos.
• Líderes técnicos y arquitectos que planean implementar soluciones de ML en la plataforma .NET.

Qué aprenderá del libro:

• Cómo configurar el entorno para data science en .NET: Jupyter Notebooks con .NET Interactive, Visual Studio, VS Code.
• Trabajo con la biblioteca Deedle para manipulación de datos tabulares (análogo a pandas).
• Fundamentos del análisis estadístico y visualización de datos con Plotly.NET, LiveCharts y ScottPlot.
• Aplicación de LINQ para el procesamiento y transformación eficiente de datos.
• Construcción de modelos de aprendizaje automático usando ML.NET: regresión, clasificación, agrupamiento, recomendaciones.
• Trabajo con redes neuronales a través de TensorFlow.NET y TorchSharp.
• Despliegue de modelos en producción: creación de Web API, integración con bases de datos, uso de Docker y Azure.
• Casos reales: predicción de series temporales, análisis de sentimiento de textos, segmentación de clientes, detección de anomalías.

Características del libro:

• Todos los ejemplos de código están escritos en C# 12 y .NET 8 con énfasis en las capacidades modernas del lenguaje.
• Instrucciones paso a paso desde la instalación de bibliotecas hasta el despliegue de la solución final.
• Tareas prácticas y listas de verificación para afianzar el material.
• Proyectos listos que se pueden usar como plantillas para sus propias tareas.

El libro está escrito en un lenguaje sencillo y accesible, no requiere conocimientos profundos de matemáticas o estadística: todos los conceptos necesarios se explican a medida que se requieren. Aprenderá a pensar como un data scientist, utilizando al mismo tiempo el C# que le es familiar.

Ideal para quienes desean combinar el poder del ecosistema .NET con métodos modernos de análisis de datos y aprendizaje automático, sin salir de su entorno de desarrollo habitual.