Kotlin für Data Science: Datenanalyse und maschinelles Lernen

Kotlin wird traditionell mit der Android-Entwicklung assoziiert, aber seine Möglichkeiten gehen weit über mobile Anwendungen hinaus. Das Buch „Kotlin für Data Science“ ist der erste umfassende Leitfaden, der Kotlin als leistungsstarkes Werkzeug für Datenanalyse, Statistik und maschinelles Lernen vorstellt. Sie erfahren, wie Sie die prägnante Syntax von Kotlin, seine Null-Sicherheit und die vollständige Kompatibilität mit dem Java-Ökosystem nutzen können, um reale Data-Science-Aufgaben zu lösen.

Worum geht es in diesem Buch?

Das Buch ist als praktischer Kurs aufgebaut, der Sie von der Installation der Werkzeuge bis zur Erstellung produktionsreifer Modelle führt. Sie lernen die wichtigsten Bibliotheken kennen:

• Kotlin DataFrame – zur Manipulation tabellarischer Daten (Analogon zu pandas in Python);
• Kotlin Statistics – für statistische Berechnungen und Visualisierung;
• Kravis – zur Erstellung von Diagrammen (Analogon zu ggplot2);
• Smile und DeepLearning4J – für maschinelles Lernen und neuronale Netze.

Für wen ist dieses Buch?

Das Buch ist nützlich für:

• Kotlin/Java-Entwickler, die ihre Fähigkeiten in Richtung Data Science erweitern möchten;
• Datenanalysten, die eine Alternative zu Python mit strengerer Typisierung ausprobieren möchten;
• Studenten, die Programmierung und Statistik lernen;
• Machine-Learning-Ingenieure, die nach einem modernen Werkzeug für das Prototyping suchen.

Was werden Sie lernen?

• Wie Sie eine Data-Science-Umgebung mit Kotlin einrichten (Jupyter Notebooks, IntelliJ IDEA);
• Grundlagen der Arbeit mit DataFrame: Laden, Filtern, Gruppieren, Zusammenführen von Daten;
• Erstellung von Diagrammen und visuelle Analyse;
• Anwendung statistischer Tests und Verteilungen;
• Lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Clustering;
• Integration mit Java-Bibliotheken (Weka, Apache Spark);
• Erstellung von Datenpipelines und Arbeit mit großen Datenmengen.

Jedes Kapitel enthält reale Codebeispiele, Aufgaben zur eigenständigen Lösung und Verweise auf offene Datensätze. Sie lesen nicht nur die Theorie – Sie wenden sie sofort in der Praxis an. Am Ende des Buches können Sie selbstständig Datenuntersuchungen durchführen, Vorhersagemodelle erstellen und diese in bestehende Kotlin-Projekte integrieren.

Das Buch „Kotlin für Data Science“ ist Ihr Wegweiser in die Welt der modernen Datenwissenschaft ohne Umweg über Python. Nutzen Sie das volle Potenzial von Kotlin noch heute!