Kotlin pour la Data Science : Analyse de données et apprentissage automatique

Le livre « Kotlin pour la Data Science » est le premier guide pratique en français qui montre comment utiliser le langage moderne Kotlin pour résoudre des problèmes d'analyse de données, de statistiques et d'apprentissage automatique. Contrairement à l'approche traditionnelle avec Python, Kotlin offre un typage strict, des performances élevées et une compatibilité totale avec l'écosystème Java, ce qui en fait un excellent choix pour le développement industriel de solutions Data Science.

De quoi parle ce livre

Le livre couvre le cycle complet de travail avec les données en Kotlin :

• Les bases du langage Kotlin pour les analystes — un démarrage rapide axé sur les fonctions de traitement des collections, les lambdas et les extensions qui simplifient le travail avec les données.
• Chargement et nettoyage des données — travail avec CSV, JSON, Excel, bases de données (JDBC, Exposed). Traitement des valeurs manquantes, des outliers et conversion de types.
• Bibliothèques pour la Data Science — analyse détaillée des bibliothèques Kotlin DataFrame, Kotlin Statistics, Kravis (visualisation) et Multik (calculs numériques).
• Visualisation des données — création de graphiques, histogrammes, cartes de chaleur et tableaux de bord interactifs avec Kravis et Plotly Kotlin.
• Apprentissage automatique — implémentation d'algorithmes de régression, classification, clustering en utilisant Smile (Statistical Machine Intelligence & Learning Engine) et intégration avec TensorFlow et DL4J.
• Travail avec les big data — traitement des données avec Apache Spark en Kotlin, y compris l'API DataFrame et MLlib.
• Production et déploiement — packaging des modèles en microservices (Ktor, Spring Boot), test des pipelines et CI/CD pour les projets Data Science.

À qui s'adresse ce livre

Ce livre sera utile :

• Aux Data Scientists et analystes qui souhaitent dépasser Python et utiliser un langage plus performant et typé.
• Aux développeurs Kotlin souhaitant apprendre la Data Science et l'apprentissage automatique.
• Aux étudiants en disciplines techniques étudiant les approches modernes de l'analyse de données.
• Aux développeurs Java qui recherchent un outil plus concis et expressif pour la Data Science.

Ce que vous apprendrez

• Comment traiter et transformer efficacement les données avec Kotlin.
• Comment créer des visualisations claires pour explorer les données.
• Comment construire et évaluer des modèles d'apprentissage automatique (de la régression linéaire aux réseaux de neurones).
• Comment intégrer le code Kotlin avec l'infrastructure existante Java et Spark.
• Comment déployer des solutions Data Science en production.

Le livre contient plus de 50 exemples pratiques et exercices avec des solutions prêtes à l'emploi. Tous les exemples sont disponibles dans le dépôt et peuvent être exécutés dans Jupyter Notebook (Kotlin Kernel) ou IntelliJ IDEA.

Achetez le livre « Kotlin pour la Data Science » sur PythonLib — votre pas vers la maîtrise d'une boîte à outils moderne pour l'analyse de données en Kotlin.