Kotlin لعلم البيانات: تحليل البيانات والتعلم الآلي

كتاب «Kotlin لعلم البيانات» هو دليل عملي للمطورين والمحللين الراغبين في إتقان الأساليب الحديثة للعمل مع البيانات بلغة Kotlin. على عكس الكتب الدراسية التقليدية التي تركز على Python أو R، يملأ هذا الإصدار الفجوة في التوثيق حول استخدام Kotlin في مجال علم البيانات، ويقدم حلولاً جاهزة ومنهجيات مجربة.

لمن هذا الكتاب؟

• مطوري Java/Kotlin المنتقلين إلى مجال تحليل البيانات
• علماء البيانات الراغبين في تجربة بديل لـ Python مع كتابة أكثر صرامة (strict typing)
• طلاب التخصصات التقنية الذين يدرسون لغات البرمجة الحديثة
• المهندسين العاملين مع البيانات الضخمة ونظام JVM البيئي

ماذا ستتعلم من الكتاب:

• أساسيات العمل مع مكتبات DataFrame (Kotlin DataFrame، Krangl) واختلافاتها عن pandas
• كيفية إجراء المعالجة المسبقة والتنظيف وتحويل البيانات باستخدام Kotlin
• تصور البيانات باستخدام Lets-Plot ومكتبات أخرى متوافقة مع Kotlin
• بناء نماذج التعلم الآلي باستخدام Smile و DL4J والتكامل مع TensorFlow
• العمل مع البيانات الضخمة: Apache Spark و Kotlin للحوسبة الموزعة
• دمج كود Kotlin مع Jupyter Notebook و Zeppelin للتحليلات التفاعلية
• تحسين الأداء والعمل مع تعدد المهام (multithreading) في مهام البيانات

يحتوي كل فصل على أمثلة عملية مع مجموعات بيانات حقيقية، بدءًا من الاختبارات الإحصائية البسيطة وصولاً إلى إنشاء خطوط أنابيب (pipelines) خاصة للتعلم الآلي. تم بناء الكتاب على مبدأ «من البسيط إلى المعقد»: بدءًا من العمل الأساسي مع ملفات CSV، ستنتقل إلى بناء الشبكات العصبية، مستفيدًا من مزايا الكتابة الثابتة (static typing) وأمان القيم الخالية (null-safety) في Kotlin.

يتم إيلاء اهتمام خاص للأداء: ستتعلم كيف يمكن أن يكون Kotlin أسرع من Python في مهام البيانات النموذجية، وكيفية استخدام نقاط قوته (coroutines، الدوال المضمنة (inline functions)، المجموعات المحسّنة) لتسريع معالجة البيانات. ستجد في الملحق أوراق غش (cheatsheets) حول بناء الجملة ومقارنة بين التراكيب المكافئة في Kotlin و Python.

سيكون الكتاب مفيدًا لكل من المبتدئين في علم البيانات والمتخصصين ذوي الخبرة الذين يبحثون عن أدوات بديلة. سيعلمك ليس فقط كيفية استخدام المكتبات الجاهزة، بل أيضًا فهم كيفية عمل تحليل البيانات على مستوى JVM، مما سيمكنك من إنشاء حلول فعالة وموثوقة لبيئات الإنتاج (production).