Java для data science: Анализ данных и машинное обучение на Java

Книга «Java для data science» — это практическое руководство для Java-разработчиков, которые хотят освоить анализ данных и машинное обучение, не покидая экосистему Java. В отличие от популярных книг, ориентированных на Python, это издание показывает, как использовать мощь Java для построения production-ready систем Data Science.

О чём эта книга?

Автор последовательно проводит читателя через все этапы Data Science-проекта на Java:

• Сбор данных: работа с различными источниками — CSV, JSON, базы данных, веб-скрапинг с Jsoup, потоковые данные через Apache Kafka.
• Очистка и подготовка данных: библиотеки Apache Commons CSV, Tablesaw, обработка пропусков, выбросов и нормализация.
• Статистический анализ: Apache Commons Math, вычисление корреляций, распределений, проверка гипотез.
• Машинное обучение: Smile, Deeplearning4j, Weka — от линейной регрессии до нейронных сетей и градиентного бустинга.
• Визуализация: JavaFX Charts, XChart, JFreeChart — построение графиков и дашбордов.
• Развёртывание моделей: упаковка моделей в REST-сервисы на Spring Boot, интеграция с микросервисами.

Для кого эта книга?

• Java-разработчики уровня Junior/Middle, желающие перейти в Data Science
• Team Lead-ы, выбирающие Java для ML-компонентов в enterprise-проектах
• Студенты технических специальностей, изучающие Java и анализ данных
• Data Scientists, которые хотят познакомиться с Java-инструментарием

Что вы узнаете?

• Как выбрать правильную библиотеку для задачи: Smile vs Deeplearning4j vs Weka
• Как обрабатывать большие объёмы данных с помощью Java Stream API и Apache Spark
• Как строить конвейеры данных (pipeline) для автоматизации обучения
• Как интегрировать ML-модели в существующие Java-приложения
• Реальные кейсы: прогнозирование оттока клиентов, анализ тональности текстов, кластеризация товаров

Книга содержит более 50 практических примеров с полным кодом, доступным на GitHub. Все примеры написаны на Java 17+ и используют современные библиотеки. Независимо от того, строите ли вы рекомендательную систему или дашборд для бизнес-аналитики — эта книга станет вашим настольным руководством.

Примечание: Название сайта PythonLib не должно вводить в заблуждение — книга полностью посвящена Java, но будет полезна тем, кто ищет альтернативы Python в мире Data Science.