Kotlin для Data Science: Анализ данных и машинное обучение

Книга «Kotlin для Data Science» — это первое на русском языке практическое руководство, которое показывает, как использовать современный язык Kotlin для решения задач анализа данных, статистики и машинного обучения. В отличие от традиционного подхода с Python, Kotlin предлагает строгую типизацию, высокую производительность и полную совместимость с экосистемой Java, что делает его отличным выбором для промышленной разработки Data Science решений.

О чём эта книга

Книга охватывает полный цикл работы с данными на Kotlin:

• Основы языка Kotlin для аналитиков — быстрый старт с акцентом на функции обработки коллекций, лямбды и расширения, которые упрощают работу с данными.
• Загрузка и очистка данных — работа с CSV, JSON, Excel, базами данных (JDBC, Exposed). Обработка пропусков, выбросов и преобразование типов.
• Библиотеки для Data Science — подробный разбор библиотек Kotlin DataFrame, Kotlin Statistics, Kravis (визуализация) и Multik (численные вычисления).
• Визуализация данных — построение графиков, гистограмм, тепловых карт и интерактивных дашбордов с помощью Kravis и Plotly Kotlin.
• Машинное обучение — реализация алгоритмов регрессии, классификации, кластеризации с использованием Smile (Statistical Machine Intelligence & Learning Engine) и интеграция с TensorFlow и DL4J.
• Работа с большими данными — обработка данных с Apache Spark на Kotlin, включая DataFrame API и MLlib.
• Продакшн и развёртывание — упаковка моделей в микросервисы (Ktor, Spring Boot), тестирование пайплайнов и CI/CD для Data Science проектов.

Для кого эта книга

Книга будет полезна:

• Data Scientist и аналитикам, которые хотят выйти за рамки Python и использовать более производительный и типобезопасный язык.
• Kotlin-разработчикам, желающим освоить Data Science и машинное обучение.
• Студентам технических специальностей, изучающим современные подходы к анализу данных.
• Java-разработчикам, которые ищут более лаконичный и выразительный инструмент для Data Science.

Что вы узнаете

• Как эффективно обрабатывать и трансформировать данные с помощью Kotlin.
• Как создавать наглядные визуализации для исследования данных.
• Как строить и оценивать модели машинного обучения (от линейной регрессии до нейронных сетей).
• Как интегрировать Kotlin-код с существующей инфраструктурой Java и Spark.
• Как развёртывать Data Science решения в продакшн.

Книга содержит более 50 практических примеров и упражнений с готовыми решениями. Все примеры доступны в репозитории и могут быть запущены в Jupyter Notebook (Kotlin Kernel) или IntelliJ IDEA.

Купить книгу «Kotlin для Data Science» на PythonLib — ваш шаг к освоению современного инструментария для анализа данных на Kotlin.