Kotlin لعلم البيانات: تحليل البيانات والتعلم الآلي

يرتبط Kotlin تقليديًا بتطوير تطبيقات Android، لكن إمكانياته تتجاوز بكثير نطاق التطبيقات المحمولة. كتاب "Kotlin لعلم البيانات" هو أول دليل شامل يقدم Kotlin كأداة قوية لتحليل البيانات والإحصاء والتعلم الآلي. ستتعلم كيفية استخدام بناء جملة Kotlin المختصر، وأمانه من المؤشرات الفارغة (null)، وتوافقه الكامل مع نظام Java البيئي لحل مشاكل علم البيانات الواقعية.

عن ماذا يتحدث هذا الكتاب؟

الكتاب مبني كدورة عملية ستأخذك من تثبيت الأدوات إلى بناء نماذج جاهزة للإنتاج. ستتعرف على المكتبات الرئيسية:

• Kotlin DataFrame — للتعامل مع البيانات الجدولية (مشابه لـ pandas في Python)؛
• Kotlin Statistics — للحسابات الإحصائية والتصور البياني؛
• Kravis — لإنشاء الرسوم البيانية (مشابه لـ ggplot2)؛
• Smile و DeepLearning4J — للتعلم الآلي والشبكات العصبية.

لمن هذا الكتاب؟

سيكون هذا الإصدار مفيدًا لـ:

• مطوري Kotlin/Java الذين يرغبون في توسيع مهاراتهم نحو علم البيانات؛
• محللي البيانات الراغبين في تجربة بديل لـ Python مع كتابة أكثر صرامة؛
• الطلاب الذين يدرسون البرمجة والإحصاء؛
• مهندسي التعلم الآلي الباحثين عن أداة حديثة للنمذجة الأولية.

ماذا ستتعلم؟

• كيفية إعداد بيئة علم البيانات باستخدام Kotlin (Jupyter Notebooks, IntelliJ IDEA)؛
• أساسيات العمل مع DataFrame: التحميل، التصفية، التجميع، دمج البيانات؛
• إنشاء الرسوم البيانية والتحليل البصري؛
• تطبيق الاختبارات الإحصائية والتوزيعات؛
• الانحدار الخطي واللوجستي، أشجار القرار، التجميع (Clustering)؛
• التكامل مع مكتبات Java (Weka, Apache Spark)؛
• إنشاء خطوط أنابيب البيانات (pipelines) والعمل مع كميات كبيرة من البيانات.

يحتوي كل فصل على أمثلة كود حقيقية، ومهام للحل الذاتي، وروابط لمجموعات بيانات مفتوحة. لن تقرأ النظرية فقط - بل ستطبقها فورًا عمليًا. في نهاية الكتاب، ستكون قادرًا على إجراء تحليل البيانات بنفسك، وبناء نماذج تنبؤية، ودمجها في مشاريع Kotlin الحالية.

كتاب "Kotlin لعلم البيانات" هو دليلك إلى عالم علوم البيانات الحديثة دون الحاجة للانتقال إلى Python. ابدأ باستخدام الإمكانات الكاملة لـ Kotlin اليوم!