Kotlin для data science: Анализ данных и машинное обучение

Книга «Kotlin для data science» — это практическое руководство для разработчиков и аналитиков, желающих освоить современные подходы к работе с данными на языке Kotlin. В отличие от традиционных учебников, ориентированных на Python или R, это издание заполняет пробел в документации по использованию Kotlin в сфере Data Science, предлагая готовые решения и проверенные методики.

Для кого эта книга?

• Java/Kotlin разработчиков, переходящих в сферу анализа данных
• Data Scientist, желающих попробовать альтернативу Python с более строгой типизацией
• Студентов технических специальностей, изучающих современные языки программирования
• Инженеров, работающих с большими данными и JVM-экосистемой

Что вы узнаете из книги:

• Основы работы с библиотеками DataFrame (Kotlin DataFrame, Krangl) и их отличия от pandas
• Как выполнять предобработку, очистку и трансформацию данных с помощью Kotlin
• Визуализацию данных с использованием Lets-Plot и других Kotlin-совместимых библиотек
• Построение моделей машинного обучения с помощью Smile, DL4J и интеграция с TensorFlow
• Работу с Big Data: Apache Spark и Kotlin для распределенных вычислений
• Интеграцию Kotlin-кода с Jupyter Notebook и Zeppelin для интерактивной аналитики
• Оптимизацию производительности и работу с многопоточностью в data-задачах

Каждая глава содержит практические примеры с реальными датасетами, от простых статистических тестов до создания собственных пайплайнов машинного обучения. Книга построена по принципу «от простого к сложному»: начиная с базовой работы с CSV-файлами, вы перейдете к построению нейронных сетей, используя преимущества статической типизации и null-safety Kotlin.

Особое внимание уделяется производительности: вы узнаете, как Kotlin может быть быстрее Python в типичных data-задачах, и как использовать его сильные стороны (корутины, inline-функции, оптимизированные коллекции) для ускорения обработки данных. В приложении вы найдете шпаргалки по синтаксису и сравнение эквивалентных конструкций Kotlin и Python.

Книга будет полезна как новичкам в Data Science, так и опытным специалистам, ищущим альтернативные инструменты. Она научит вас не просто использовать готовые библиотеки, но и понимать, как работает анализ данных на уровне JVM, что позволит создавать эффективные и надежные решения для production-сред.