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JavaScript for Data Science (Chapman & Hall/CRC Data Science Series)
Artículo nº.: 269758378

JavaScript for Data Science (Chapman & Hall/CRC Data Science Series)

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Detalles del producto

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  • JavaScript is the native language of the Internet. Originally created to make web pages more dynamic, it is now used for software projects of all kinds, including scientific visualization and data services. However, most data scientists have little or no experience with JavaScript, and most introductions to the language are written for people who want to build shopping carts rather than share maps of coral reefs.This book will introduce you to JavaScript's power and idiosyncrasies and guide you through the key features of the language and its tools and libraries. The book places equal focus on client- and server-side programming, and shows readers how to create interactive web content, build and test data services, and visualize data in the browser. Topics include:The core features of modern JavaScriptCreating templated web pagesMaking those pages interactive using ReactData visualization using Vega-LiteUsing Data-Forge to wrangle tabular dataBuilding a data service with ExpressUnit testing with MochaAll of the material is covered by the Creative Commons Attribution-Noncommercial 4.0 International license (CC-BY-NC-4.0) and is included in the book's companion website..Maya Gans is a freelance data scientist and front-end developer by way of quantitative biology. Toby Hodges is a bioinformatician turned community coordinator who works at the European Molecular Biology Laboratory. Greg Wilson co-founded Software Carpentry, and is now part of the education team at RStudio
Publisher Chapman and Hall/CRC
Publication date February 6, 2020
Edition 1st
Language English
Print length 232 pages
ISBN-10 0367426528
ISBN-13 978-0367426521
Item Weight 1.15 pounds (520 grams)
Dimensions 6.38 x 0.74 x 9.45 inches (16.2 x 1.9 x 24 cm)
Part of series Chapman & Hall/CRC Data Science

DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO

JavaScript for Data Science (Chapman & Hall/CRC Data Science Series)

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