Go (Golang) pour la data science : guide pratique

Le livre « Go (Golang) pour la data science » est le premier guide pratique en français qui montre comment utiliser Go pour les tâches d'analyse de données, d'apprentissage automatique et de visualisation. Contrairement à l'idée reçue selon laquelle la data science est l'apanage de Python et R, Go offre des avantages uniques : haute performance, prise en charge intégrée du parallélisme et simplicité de déploiement.

Ce livre est destiné aux développeurs qui connaissent déjà les bases de Go et souhaitent élargir leurs compétences dans le domaine de la data science. Il sera également utile aux spécialistes des données qui recherchent une alternative plus rapide à Python pour les systèmes de production. Une compréhension de base de Go et des statistiques est suffisante pour la lecture.

Dans ce livre, vous apprendrez :

• Comment lire, traiter et nettoyer efficacement les données à l'aide de la bibliothèque standard et des packages encoding/csv, encoding/json
• Comment utiliser les bibliothèques de calcul numérique : gonum (matrices, algèbre linéaire, statistiques)
• Comment créer des visualisations en Go avec plot et go-echarts
• Comment implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique : régression linéaire, k-plus proches voisins, clustering k-means
• Comment utiliser le parallélisme (goroutines, channels) pour accélérer le traitement de grands ensembles de données
• Comment créer des pipelines de données prêts pour la production en Go
• Comment intégrer des modèles Go avec des services web et des bases de données

Chaque chapitre contient des exemples pratiques et des exercices. Vous commencerez par des tâches simples de chargement de données, puis passerez à l'analyse statistique, à la visualisation et, enfin, à la création de modèles ML complets. Une attention particulière est accordée à la comparaison des performances de Go et Python sur des tâches réelles.

À la fin de ce livre, vous serez capable de :

• Écrire des scripts de data science efficaces en Go
• Construire des graphiques et des tableaux de bord interactifs
• Implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique à partir de zéro
• Développer des systèmes de traitement de données haute performance

Ce livre est un pont entre le monde de Go et la data science. Il montrera que Go n'est pas seulement un langage pour le backend, mais aussi un outil puissant pour travailler avec les données, en particulier lorsque la vitesse et l'évolutivité sont importantes.