JavaScript (Node.js) डेटा साइंस के लिए: डेटा प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग

Data Science की दुनिया पारंपरिक रूप से Python और R से जुड़ी है। लेकिन क्या होगा यदि आपका मुख्य उपकरण JavaScript है, और Node.js इकोसिस्टम आपकी दूसरी प्रकृति बन गई है? पुस्तक "JavaScript (Node.js) डेटा साइंस के लिए" इस स्टीरियोटाइप को तोड़ती है कि डेटा के साथ गंभीर काम केवल "विशिष्ट" भाषाओं में ही संभव है।

यह एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका है जो आपको Node.js प्लेटफ़ॉर्म की क्षमताओं का उपयोग करके Data Science प्रोजेक्ट के सभी चरणों से गुज़ारेगी। आप केवल सिद्धांत नहीं पढ़ेंगे - आप कार्यशील डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन बनाएंगे, इनसाइट्स निकालना सीखेंगे और परिचित JavaScript वातावरण को छोड़े बिना पूर्वानुमानित मॉडल बनाएंगे।

आप क्या सीखेंगे और क्या हासिल करेंगे:

• डेटा संग्रह और सफाई: वेब पेजों की पार्सिंग (Cheerio, Puppeteer), API के साथ काम करना, CSV/JSON/Excel पढ़ना (Papa Parse, xlsx), डुप्लिकेट हटाना और गायब मान भरना।
• डेटा में हेरफेर: lodash और Danfo.js (JS के लिए pandas का विकल्प) के साथ कुशल रूपांतरण, ग्रुपिंग, फ़िल्टरिंग, एग्रीगेशन।
• विज़ुअलाइज़ेशन: Plotly.js, Chart.js और D3.js पर सीधे ब्राउज़र या सर्वर पर इंटरैक्टिव ग्राफ़ और डैशबोर्ड बनाना।
• सांख्यिकीय विश्लेषण: simple-statistics और jStat के साथ सहसंबंधों, वितरणों की गणना, परिकल्पना परीक्षण।
• मशीन लर्निंग: ml.js और brain.js (न्यूरल नेटवर्क) लाइब्रेरीज़ के साथ लीनियर रिग्रेशन, क्लासिफिकेशन (KNN, Naive Bayes) और क्लस्टरिंग (K-Means) का कार्यान्वयन।
• डिप्लॉयमेंट: मॉडल को REST API (Express) में पैकेज करना और डेटा विश्लेषण के लिए पूर्ण वेब एप्लिकेशन बनाना।

यह पुस्तक किसके लिए है:

• Frontend- और Fullstack-डेवलपर्स जो नई भाषा सीखे बिना Data Science में अपने कौशल का विस्तार करना चाहते हैं।
• Node.js प्रोग्रामर जिन्हें लॉग, मीट्रिक्स या उपयोगकर्ता डेटा का विश्लेषण करने की आवश्यकता है।
• छात्र और पेशेवर जो JavaScript के नज़रिए से डेटा विश्लेषण पर एक वैकल्पिक दृष्टिकोण देखना चाहते हैं।
• वे सभी जो Data Science में आसान प्रवेश चाहते हैं, जिसमें Anaconda और Python वर्चुअल एनवायरनमेंट सेट करने की आवश्यकता नहीं है।

पुस्तक सरल भाषा में लिखी गई है, इसमें चलाने के लिए तैयार कोड उदाहरणों और सामग्री को मजबूत करने के लिए अभ्यासों की भरमार है। आप फ़ाइलों को पढ़ने से शुरू करेंगे और पूर्वानुमान के लिए एक न्यूरल नेटवर्क मॉडल बनाने तक पहुँचेंगे जो Node.js पर काम करेगा।

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