Kotlin لعلم البيانات: تحليل البيانات والتعلم الآلي

كتاب «Kotlin لعلم البيانات» هو أول دليل عملي باللغة العربية يوضح كيفية استخدام لغة Kotlin الحديثة لحل مشاكل تحليل البيانات والإحصاء والتعلم الآلي. على عكس النهج التقليدي مع Python، تقدم Kotlin كتابة صارمة للأنواع، وأداءً عاليًا، وتوافقًا كاملاً مع نظام Java البيئي، مما يجعلها خيارًا ممتازًا للتطوير الصناعي لحلول علم البيانات.

عن ماذا يتحدث هذا الكتاب

يغطي الكتاب دورة العمل الكاملة مع البيانات بلغة Kotlin:

• أساسيات لغة Kotlin للمحللين — بداية سريعة مع التركيز على دوال معالجة المجموعات، واللامدا، والإضافات التي تبسط العمل مع البيانات.
• تحميل البيانات وتنظيفها — العمل مع CSV، JSON، Excel، قواعد البيانات (JDBC، Exposed). معالجة القيم المفقودة، والقيم الشاذة، وتحويل الأنواع.
• مكتبات علم البيانات — تحليل مفصل للمكتبات Kotlin DataFrame، Kotlin Statistics، Kravis (التصور) و Multik (الحسابات العددية).
• تصور البيانات — إنشاء الرسوم البيانية، المدرجات التكرارية، الخرائط الحرارية ولوحات المعلومات التفاعلية باستخدام Kravis و Plotly Kotlin.
• التعلم الآلي — تنفيذ خوارزميات الانحدار، التصنيف، التجميع باستخدام Smile (Statistical Machine Intelligence & Learning Engine) والتكامل مع TensorFlow و DL4J.
• العمل مع البيانات الضخمة — معالجة البيانات باستخدام Apache Spark بلغة Kotlin، بما في ذلك DataFrame API و MLlib.
• الإنتاج والنشر — تعبئة النماذج في خدمات مصغرة (Ktor، Spring Boot)، اختبار خطوط الأنابيب و CI/CD لمشاريع علم البيانات.

لمن هذا الكتاب

سيكون الكتاب مفيدًا لـ:

• علماء البيانات والمحللين الذين يرغبون في تجاوز حدود Python واستخدام لغة أكثر أداءً وأمانًا للأنواع.
• مطوري Kotlin الراغبين في تعلم علم البيانات والتعلم الآلي.
• طلاب التخصصات التقنية الذين يدرسون الأساليب الحديثة لتحليل البيانات.
• مطوري Java الذين يبحثون عن أداة أكثر إيجازًا وتعبيرًا لعلم البيانات.

ماذا ستتعلم

• كيفية معالجة وتحويل البيانات بكفاءة باستخدام Kotlin.
• كيفية إنشاء تصورات واضحة لاستكشاف البيانات.
• كيفية بناء وتقييم نماذج التعلم الآلي (من الانحدار الخطي إلى الشبكات العصبية).
• كيفية دمج كود Kotlin مع البنية التحتية الحالية لـ Java و Spark.
• كيفية نشر حلول علم البيانات في الإنتاج.

يحتوي الكتاب على أكثر من 50 مثالًا عمليًا وتمرينًا مع حلول جاهزة. جميع الأمثلة متاحة في المستودع ويمكن تشغيلها في Jupyter Notebook (Kotlin Kernel) أو IntelliJ IDEA.

اشترِ كتاب «Kotlin لعلم البيانات» على PythonLib — خطوتك نحو إتقان الأدوات الحديثة لتحليل البيانات بلغة Kotlin.