C# (.NET) pour la data science : guide pratique

Le monde de la Data Science est traditionnellement associé à Python et R, mais la plateforme .NET offre des outils puissants et pratiques pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique et la construction de solutions de production. Le livre "C# (.NET) pour la data science" est le premier guide complet en français qui montre comment utiliser l'écosystème .NET pour résoudre des problèmes de data science : de la collecte et du nettoyage des données au déploiement de modèles d'apprentissage automatique en production.

De quoi parle ce livre ?

Le livre couvre le cycle complet de travail avec les données sur la plateforme .NET :

• Les bases de la data science en C# : travail avec les collections, LINQ pour l'analyse de données, bibliothèques MathNet.Numerics et Accord.NET pour les calculs statistiques.
• Traitement et nettoyage des données : chargement de données depuis CSV, JSON, SQL, Excel ; méthodes de gestion des valeurs manquantes, des outliers et des doublons avec DataFrames (Microsoft.Data.Analysis).
• Apprentissage automatique avec ML.NET : construction de modèles de classification, régression, clustering et recommandations sans connaissances mathématiques approfondies ; réglage automatique des hyperparamètres (AutoML).
• Apprentissage profond : intégration avec TensorFlow.NET et PyTorch via TorchSharp pour créer des réseaux de neurones.
• Visualisation des données : création de graphiques avec Plotly.NET, LiveCharts2 et ScottPlot ; création de tableaux de bord interactifs.
• Intégration avec Python : appel de code Python depuis C# via Python.NET, utilisation des bibliothèques NumPy, Pandas, Scikit-learn dans des projets .NET.
• Solutions de production : packaging des modèles en microservices sur ASP.NET Core, déploiement dans Docker et Azure ML.

À qui s'adresse ce livre ?

• Aux développeurs C# qui souhaitent entrer dans la Data Science sans quitter l'écosystème .NET.
• Aux Data Scientists familiers avec Python souhaitant explorer une pile technologique alternative.
• Aux étudiants et débutants apprenant l'apprentissage automatique et l'analyse de données.
• Aux chefs d'équipe et architectes planifiant l'intégration du ML dans des projets .NET.

Qu'allez-vous apprendre ?

• Comment traiter efficacement de grands volumes de données avec LINQ et DataFrames.
• Comment construire et entraîner un modèle d'apprentissage automatique en C# en 15 minutes avec ML.NET.
• Comment visualiser les données et les résultats d'analyse dans des applications web et de bureau.
• Comment combiner la puissance des bibliothèques Python avec les performances de .NET.
• Comment déployer un modèle en production et créer une API pour son utilisation.

Le livre contient de nombreux exemples pratiques, des extraits de code prêts à l'emploi et des projets qui vous aideront à appliquer immédiatement les connaissances acquises. Quel que soit votre niveau actuel, vous trouverez dans ce livre des outils précieux pour construire des solutions de bout en bout en Data Science sur la plateforme .NET.

Remarque : pour lire ce livre, une connaissance de base de C# et une compréhension générale des statistiques mathématiques suffisent. Tous les algorithmes d'apprentissage automatique sont expliqués de manière accessible, en mettant l'accent sur la pratique.