Java für Data Science: Datenanalyse und maschinelles Lernen mit Java

Das Buch „Java für Data Science“ ist ein praktischer Leitfaden für Java-Entwickler, die Datenanalyse und maschinelles Lernen erlernen möchten, ohne das Java-Ökosystem zu verlassen. Im Gegensatz zu populären Büchern, die auf Python ausgerichtet sind, zeigt diese Ausgabe, wie man die Leistungsfähigkeit von Java nutzt, um produktionsreife Data-Science-Systeme zu erstellen.

Worum geht es in diesem Buch?

Der Autor führt den Leser Schritt für Schritt durch alle Phasen eines Data-Science-Projekts in Java:

• Datenerfassung: Arbeit mit verschiedenen Quellen – CSV, JSON, Datenbanken, Web-Scraping mit Jsoup, Streaming-Daten über Apache Kafka.
• Datenbereinigung und -aufbereitung: Bibliotheken Apache Commons CSV, Tablesaw, Behandlung von fehlenden Werten, Ausreißern und Normalisierung.
• Statistische Analyse: Apache Commons Math, Berechnung von Korrelationen, Verteilungen, Hypothesentests.
• Maschinelles Lernen: Smile, Deeplearning4j, Weka – von linearer Regression bis zu neuronalen Netzen und Gradient Boosting.
• Visualisierung: JavaFX Charts, XChart, JFreeChart – Erstellung von Diagrammen und Dashboards.
• Modellbereitstellung: Verpacken von Modellen in REST-Dienste mit Spring Boot, Integration in Microservices.

Für wen ist dieses Buch?

• Java-Entwickler auf Junior-/Middle-Niveau, die in den Bereich Data Science wechseln möchten
• Team-Leads, die Java für ML-Komponenten in Enterprise-Projekten auswählen
• Studenten technischer Fachrichtungen, die Java und Datenanalyse lernen
• Data Scientists, die sich mit Java-Werkzeugen vertraut machen möchten

Was werden Sie lernen?

• Wie man die richtige Bibliothek für eine Aufgabe auswählt: Smile vs. Deeplearning4j vs. Weka
• Wie man große Datenmengen mit Java Stream API und Apache Spark verarbeitet
• Wie man Datenpipelines zur Automatisierung des Trainings erstellt
• Wie man ML-Modelle in bestehende Java-Anwendungen integriert
• Reale Anwendungsfälle: Kundenabwanderungsprognose, Textstimmungsanalyse, Produktclustering

Das Buch enthält über 50 praktische Beispiele mit vollständigem Code, der auf GitHub verfügbar ist. Alle Beispiele sind in Java 17+ geschrieben und verwenden moderne Bibliotheken. Unabhängig davon, ob Sie ein Empfehlungssystem oder ein Dashboard für Business Intelligence erstellen – dieses Buch wird Ihr ständiger Begleiter sein.

Hinweis: Der Name der Website PythonLib sollte nicht irreführend sein – das Buch widmet sich vollständig Java, wird aber für diejenigen nützlich sein, die nach Alternativen zu Python in der Welt von Data Science suchen.