JavaScript (Node.js) pour la Data Science : Traitement de données et apprentissage automatique

Le monde de la Data Science est traditionnellement associé à Python et R. Mais que faire si votre outil principal est JavaScript et que l'écosystème Node.js est devenu votre seconde nature ? Le livre « JavaScript (Node.js) pour la Data Science » brise le stéréotype selon lequel un travail sérieux sur les données n'est possible qu'avec des langages « spécialisés ».

Ce guide pratique vous accompagnera à travers toutes les étapes d'un projet de Data Science, en utilisant exclusivement les capacités de la plateforme Node.js. Vous ne lirez pas simplement de la théorie : vous créerez des pipelines de traitement de données fonctionnels, apprendrez à extraire des insights et à construire des modèles prédictifs sans quitter votre environnement JavaScript habituel.

Ce que vous apprendrez et maîtriserez :

• Collecte et nettoyage des données : parsing de pages web (Cheerio, Puppeteer), travail avec les API, lecture de CSV/JSON/Excel (Papa Parse, xlsx), suppression des doublons et remplissage des valeurs manquantes.
• Manipulations de données : transformations efficaces avec lodash et Danfo.js (équivalent de pandas pour JS), regroupement, filtrage, agrégation.
• Visualisation : création de graphiques interactifs et de tableaux de bord avec Plotly.js, Chart.js et D3.js directement dans le navigateur ou sur le serveur.
• Analyse statistique : calcul de corrélations, distributions, tests d'hypothèses avec simple-statistics et jStat.
• Apprentissage automatique : implémentation de la régression linéaire, classification (KNN, Naive Bayes) et clustering (K-Means) avec les bibliothèques ml.js et brain.js (réseaux de neurones).
• Déploiement : packaging des modèles dans une API REST (Express) et création d'applications web complètes pour l'analyse de données.

À qui s'adresse ce livre :

• Développeurs Frontend et Fullstack souhaitant élargir leurs compétences en Data Science sans apprendre un nouveau langage.
• Programmeurs Node.js confrontés à la nécessité d'analyser des logs, des métriques ou des données utilisateur.
• Étudiants et professionnels désireux de découvrir un regard alternatif sur l'analyse de données à travers le prisme de JavaScript.
• Tous ceux qui cherchent une entrée facile dans la Data Science, sans nécessité de configurer Anaconda et les environnements virtuels Python.

Le livre est écrit dans un langage vivant, contient de nombreux exemples de code prêts à être exécutés et des exercices pour consolider la matière. Vous commencerez par la simple lecture de fichiers et arriverez jusqu'à la création d'un modèle de réseau de neurones pour la prédiction, fonctionnant sur Node.js.

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