JavaScript (Node.js) pour la data science : analyse de données et apprentissage automatique

Ce livre est un guide pratique unique qui démystifie l'idée que la data science est exclusivement l'apanage de Python. Vous apprendrez à utiliser toute la puissance de l'écosystème JavaScript (Node.js) pour collecter, traiter, analyser et visualiser des données, ainsi que pour construire des modèles d'apprentissage automatique.

Le livre est destiné aux développeurs web et aux ingénieurs qui connaissent déjà les bases de JavaScript et souhaitent élargir leurs compétences vers le travail avec les données. Il sera également utile aux analystes et aux spécialistes des données qui recherchent des outils alternatifs ou souhaitent intégrer l'analyse de données directement dans leurs applications web et solutions serveur.

À l'intérieur, vous trouverez des instructions étape par étape et des exemples de code réels. Le lecteur découvrira :

• Les bases du travail avec les données dans Node.js : analyse de fichiers CSV, JSON, Excel, travail avec des bases de données et traitement par flux de grands volumes d'informations.
• Les bibliothèques pour les calculs numériques et les statistiques : utilisation de Lodash, Simple Statistics et jStat pour le calcul des moyennes, variances, corrélations et tests d'hypothèses.
• La visualisation de données : création de graphiques interactifs et statiques avec Chart.js, Plotly.js et D3.js directement sur le serveur ou dans le navigateur.
• L'apprentissage automatique en JavaScript : construction et entraînement de réseaux de neurones avec TensorFlow.js, incluant les tâches de classification, régression et clustering.
• Des projets pratiques : de la création d'un simple analyseur et d'un analyseur de logs au développement d'une API complète pour la prédiction de séries temporelles.
• L'intégration avec des outils web : comment intégrer des modèles d'apprentissage automatique dans des applications Node.js et des microservices existants.

Le livre est écrit dans un langage simple et accessible, axé sur la pratique et sans être surchargé de théorie mathématique complexe. Chaque chapitre contient des exercices pour consolider les acquis. Vous obtiendrez des scripts et des modèles prêts à l'emploi que vous pourrez immédiatement adapter à vos propres besoins.

Que vous travailliez sur un tableau de bord analytique, un système de recommandation ou que vous souhaitiez simplement automatiser une analyse de données routinière, ce livre sera votre compagnon fiable. Faites de JavaScript un outil à part entière dans votre arsenal de data scientist !