C# (.NET) para Data Science: dos fundamentos aos modelos de produção

O mundo da data science é tradicionalmente associado ao Python, mas a plataforma .NET oferece ferramentas poderosas e maduras para a construção de pipelines de dados, aprendizado de máquina e análise. O livro «C# (.NET) for Data Science» é o primeiro guia abrangente em português que comprova: C# é uma linguagem completa para tarefas de data science, especialmente em ambientes corporativos onde a stack Microsoft já é utilizada.

Sobre o que é este livro?

O livro abrange o ciclo completo de trabalho com dados no ecossistema .NET:

• Coleta e limpeza de dados: trabalho com CSV, JSON, bancos de dados (SQL Server, PostgreSQL), processamento em stream com LINQ e a biblioteca DataFrame do Microsoft.Data.Analysis.
• Análise estatística e visualização: uso de ML.NET, MathNet.Numerics para testes estatísticos, criação de gráficos com Plotly.NET e LiveCharts2.
• Aprendizado de máquina: treinamento de modelos de classificação, regressão, clusterização e sistemas de recomendação com ML.NET. Exportação de modelos para ONNX para uso multiplataforma.
• Aprendizado profundo: integração com TensorFlow.NET e TorchSharp para redes neurais.
• Implantação em produção: empacotamento de modelos em serviços web (ASP.NET Core), criação de utilitários de console, pipelines no Azure ML e contêineres Docker.
• Integração com Python: chamada de scripts Python a partir de C#, uso de Python.NET e trabalho conjunto dos dois ecossistemas.

Para quem é este livro?

• Desenvolvedores .NET que desejam aprender data science sem sair do ambiente familiar Visual Studio / Rider.
• Analistas de dados que trabalham em empresas com infraestrutura .NET e buscam uma alternativa ao Python.
• Estudantes e profissionais iniciantes que querem entender como aplicar C# para análise de dados e ML.
• Team Leads e arquitetos que avaliam as capacidades do .NET para construir soluções corporativas de dados.

O que você aprenderá?

• Como processar grandes volumes de dados usando fluxos paralelos e System.Threading.Tasks.Dataflow.
• Como construir um endpoint para previsões com ASP.NET Core em 15 minutos.
• Como usar ML.NET para tarefas sem escrever código complexo — através do AutoML.
• Como visualizar resultados de análise na web e no desktop.
• Como testar e monitorar modelos em produção.

O livro contém dezenas de exemplos prontos, disponíveis em um repositório no GitHub. Todos os exemplos são escritos em C# 12 e .NET 8/9. Você poderá reproduzi-los passo a passo, mesmo que nunca tenha trabalhado com data science antes.

«C# (.NET) for Data Science» é a ponte entre o desenvolvimento clássico e a análise moderna. Após a leitura, você será capaz de construir pipelines de processamento de dados, treinar modelos e implantá-los em projetos reais, utilizando todo o poder da plataforma .NET.