C# (.NET) pour la Data Science : des fondamentaux à la production

Le livre « C# (.NET) pour la Data Science » est le premier guide pratique en son genre qui révèle les possibilités de l'écosystème .NET pour résoudre des problèmes d'analyse de données, d'apprentissage automatique et de visualisation. Contrairement au stéréotype selon lequel la Data Science est exclusivement réservée à Python et R, le C# moderne et la plateforme .NET offrent des outils puissants pour construire des pipelines de traitement de données de bout en bout, qui s'intègrent facilement aux systèmes d'entreprise.

À qui s'adresse ce livre :

• Développeurs C# souhaitant étendre leur expertise dans le domaine de la data science et de l'apprentissage automatique.
• Analystes de données familiers avec Python mais désireux de maîtriser la pile .NET pour travailler dans l'écosystème Microsoft.
• Étudiants et jeunes professionnels choisissant C# comme langage de programmation principal et s'intéressant à l'analyse de données.
• Responsables techniques et architectes planifiant l'intégration de solutions ML sur la plateforme .NET.

Ce que vous apprendrez dans ce livre :

• Comment configurer l'environnement pour la data science sur .NET : Jupyter Notebooks avec .NET Interactive, Visual Studio, VS Code.
• Utilisation de la bibliothèque Deedle pour la manipulation de données tabulaires (équivalent de pandas).
• Fondamentaux de l'analyse statistique et de la visualisation de données avec Plotly.NET, LiveCharts et ScottPlot.
• Application de LINQ pour le traitement et la transformation efficaces des données.
• Construction de modèles d'apprentissage automatique avec ML.NET : régression, classification, clustering, recommandations.
• Travail avec les réseaux de neurones via TensorFlow.NET et TorchSharp.
• Déploiement de modèles en production : création d'API Web, intégration avec des bases de données, utilisation de Docker et Azure.
• Cas concrets : prévision de séries temporelles, analyse de sentiment de textes, segmentation de clients, détection d'anomalies.

Caractéristiques du livre :

• Tous les exemples de code sont écrits en C# 12 et .NET 8, en mettant l'accent sur les fonctionnalités modernes du langage.
• Instructions pas à pas, de l'installation des bibliothèques au déploiement d'une solution complète.
• Exercices pratiques et listes de contrôle pour consolider les connaissances.
• Projets prêts à l'emploi pouvant servir de modèles pour vos propres tâches.

Le livre est rédigé dans un langage simple et accessible, ne nécessite pas de connaissances approfondies en mathématiques ou en statistiques — tous les concepts nécessaires sont expliqués au fur et à mesure. Vous apprendrez à penser comme un data scientist, tout en utilisant le C# qui vous est familier.

Idéal pour ceux qui souhaitent combiner la puissance de l'écosystème .NET avec les méthodes modernes d'analyse de données et d'apprentissage automatique, sans quitter leur environnement de développement habituel.