JavaScript (Node.js) 数据科学

数据科学领域长期以来一直被 Python 和 R 所垄断。但随着 Node.js 性能的提升和强大库的出现，JavaScript 已成为数据分析的成熟工具。本书 《JavaScript (Node.js) 数据科学》 是一本实用指南，它证明：如果您已掌握 JavaScript，则无需学习新语言即可处理数据。

本书采用循序渐进的方式，从数据处理基础逐步过渡到构建生产级机器学习模型。您将从简单的数据解析和清洗脚本开始，最终在云端部署神经网络模型。

您将学到：

• 如何在 Node.js 中处理 CSV、JSON、Excel 以及数据库（SQLite、MongoDB）
• 数值计算库：mathjs、ml-matrix、simple-statistics
• 使用 Plotly.js、Chart.js 和 D3.js 进行数据可视化
• 用纯 JavaScript 实现机器学习算法（线性回归、决策树、聚类）
• 使用 TensorFlow.js 进行神经网络和深度学习
• 使用 compromise 和 natural 进行自然语言处理（NLP）
• 使用 Express.js 创建机器学习模型 API，并在 Vercel/Heroku 上部署
• 使用 Worker Threads 和 Stream API 并行处理大数据

本书适合谁：

• 希望扩展数据科学技能的 JavaScript 前端和后端开发者
• 学习 Node.js 的理工科学生
• 希望自动化报告和仪表板而无需转向 Python 的分析师
• 所有对机器学习感兴趣但不想学习新语法的人

每章都包含真实案例：从 Web 服务器日志分析到为电商网站构建推荐系统。所有源代码均可在 GitHub 仓库中获取。到本书结束时，您将能够独立创建数据处理管道、训练模型并将其集成到 Node.js Web 应用中。

无论您是在处理大数据，还是仅仅想在简历中添加“数据科学家”这一头衔，本书都将是您进入 JavaScript 数据分析世界的向导。