Kotlin لعلم البيانات: دليل عملي لتحليل البيانات

كتاب «Kotlin لعلم البيانات» هو أول دليل شامل لاستخدام لغة Kotlin في مهام تحليل البيانات والتعلم الآلي والتصور. إذا كنت على دراية بـ Python وترغب في تجربة شيء جديد، أو كنت تستخدم Kotlin بالفعل في تطوير backend وترغب في توسيع مهاراتك في علم البيانات - سيكون هذا الكتاب دليلك الموثوق.

المؤلف، أليكسي فورونوف، مهندس بيانات يتمتع بخبرة 10 سنوات، يأخذ القارئ خطوة بخطوة من أساسيات العمل مع البيانات إلى بناء نماذج معقدة. لا يتطلب الكتاب معرفة عميقة بـ Kotlin - حيث يتم شرح جميع تراكيب اللغة الضرورية أثناء السرد.

ما ستتعلمه:

• كيفية إعداد البيئة لعلم البيانات على Kotlin (Jupyter Notebooks، Kotlin Kernel)؛
• أساسيات العمل مع مكتبات Krangl (المماثلة لـ pandas) و Koma (الحسابات العددية)؛
• طرق تنظيف البيانات وتحويلها وتجميعها؛
• التصور باستخدام Kotlin Plotting والتكامل مع مكتبات Python (Matplotlib، Seaborn)؛
• بناء نماذج التعلم الآلي باستخدام DeepLearning4J و Smile؛
• العمل مع السلاسل الزمنية والنصوص والرسوم البيانية؛
• نشر النماذج في بيئة الإنتاج (REST API، Spring Boot).

لمن هذا الكتاب:

• مطورو Java/Kotlin الراغبون في الانتقال إلى علم البيانات؛
• علماء البيانات الذين يرغبون في تجربة بديل لـ Python؛
• طلاب التخصصات التقنية الذين يدرسون تحليل البيانات؛
• كل من يبحث عن لغة عالية الأداء وآمنة من حيث الأنواع للعمل مع البيانات.

يحتوي الكتاب على أكثر من 50 مثالًا عمليًا و 4 مشاريع كاملة: من تحليل سجلات خادم الويب إلى بناء نظام توصيات. كل مثال مصحوب بشروحات ورسوم بيانية.

مميزات الإصدار:

• التركيز على Kotlin الاصطلاحي والأسلوب الوظيفي؛
• مقارنة مع المكافئات في Python للانتقال السريع؛
• مقتطفات جاهزة من الكود يمكن استخدامها فورًا؛
• نصائح لتحسين الأداء والعمل مع البيانات الضخمة.

بعد قراءة الكتاب، ستتمكن من حل مهام تحليل البيانات مهما كانت تعقيداتها بنفسك، باستخدام قوة Kotlin الكاملة - من بناء الجملة المختصر إلى التوافق الكامل مع نظام JVM البيئي.