C# (.NET) 数据科学：数据分析与机器学习

《C# (.NET) 数据科学》是一本面向开发者和分析师的实用指南，旨在帮助您利用 .NET 平台强大的功能处理数据分析、统计和机器学习任务。与许多专注于 Python 的书籍不同，本书证明 C# 同样是数据科学的完整工具，尤其适用于企业环境。

本书适合哪些读者？

• 希望将技能扩展到数据分析和 ML 领域的 C# 开发者。
• 在 Microsoft 生态系统中工作、希望将模型直接集成到现有 .NET 应用程序中的数据分析师。
• 选择 C# 作为主要编程语言的学生和初学者。

您将从本书中学到什么？

• 数据处理基础：使用 LINQ、DataFrames (Microsoft.Data.Analysis) 和 Deedle 库进行数据加载、清洗和转换。
• 数据可视化：使用 Plotly.NET、LiveCharts 和 .NET Interactive 交互式笔记本构建图表和仪表板。
• 使用 ML.NET 进行机器学习：无需深厚的数学知识即可创建、训练和部署模型（分类、回归、聚类、推荐）。
• 深度学习：集成 TensorFlow.NET 和 TorchSharp，用于处理神经网络。
• 与 Python 集成：通过 Python.NET 直接在 C# 中使用 Python 库（NumPy、Pandas、Scikit-learn）。
• 生产部署：将模型打包为 Web 服务 (ASP.NET Core)、控制台工具和 Azure DevOps 管道。

为什么选择这本书？

• 所有代码示例均使用现代 C# 12 和 .NET 8 编写。
• 真实案例：从日志分析到销售预测和图像处理。
• 逐步指导安装和配置环境（Jupyter Notebooks、Visual Studio、VS Code）。
• C# 与 Python 方法对比——您将了解何时使用哪种工具更合适。

本书既适合新手，也适合经验丰富的程序员。只需具备 C# 语法基础知识即可开始。您将学会构建完整的数据管道，并将 AI 功能集成到应用程序中，而无需切换其他语言。

加入已经使用 C# 进行数据科学的 .NET 开发者社区。通过本书，让您的应用程序更加智能！