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JavaScript (Node.js) 数据科学：数据分析与机器学习
JavaScript (Node.js) 数据科学：数据分析与机器学习
简介：
本书是一本独特的实践指南，打破了数据科学仅仅是 Python 专属领域的迷思。您将学习如何利用 JavaScript (Node.js) 生态系统的全部力量，进行数据收集、处理、分析和可视化，以及构建机器学习模型。
本书面向已经熟悉 JavaScript 基础并希望将技能扩展到数据处理领域的 Web 开发人员和工程师。同时，对于正在寻找替代工具或希望将数据分析直接集成到 Web 应用程序和服务器解决方案中的分析师和数据科学家，本书也大有裨益。
书中包含分步指南和真实代码示例。读者将了解到：
- Node.js 数据处理基础：解析 CSV、JSON、Excel 文件，处理数据库以及流式处理大量信息。
- 数值计算与统计库：使用 Lodash、Simple Statistics 和 jStat 计算均值、方差、相关性以及进行假设检验。
- 数据可视化：使用 Chart.js、Plotly.js 和 D3.js 在服务器端或浏览器中直接创建交互式和静态图表。
- JavaScript 机器学习：使用 TensorFlow.js 构建和训练神经网络，涵盖分类、回归和聚类任务。
- 实践项目：从创建简单的解析器和日志分析器，到开发用于时间序列预测的完整 API。
- 与 Web 工具集成：如何将机器学习模型嵌入到现有的 Node.js 应用程序和微服务中。
本书语言简洁易懂，注重实践，不包含过于复杂的数学理论。每章都包含巩固知识的练习。您将获得可以直接根据自身任务进行调整的现成脚本和模板。
无论您是在开发分析仪表盘、推荐系统，还是只想自动化日常数据分析工作，本书都将是您可靠的助手。让 JavaScript 成为您数据科学家工具库中的全能工具！