Java für Data Science: Von den Grundlagen bis zu industriellen Lösungen

Das Buch „Java für Data Science“ ist ein praktischer Leitfaden, der die Lücke zwischen klassischer Java-Entwicklung und modernen Aufgaben der Datenanalyse schließt. Im Gegensatz zu Python blieb Java lange Zeit im Schatten von Data Science, aber mit den steigenden Anforderungen an Leistung, Skalierbarkeit und Integration in Unternehmenssysteme wird Java zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Erstellung industrieller ML-Lösungen. Dieses Buch wurde für diejenigen entwickelt, die Data Science mit Java von Grund auf erlernen oder ihr vorhandenes Wissen systematisieren möchten.

Für wen ist dieses Buch?

• Java-Entwickler, die in die Datenanalyse und maschinelles Lernen einsteigen möchten
• Data Scientists, die Java für Produktionssysteme nutzen möchten
• Studenten und Dozenten, die angewandte Statistik und ML studieren
• Ingenieure, die mit Big Data (Hadoop, Spark) arbeiten und analytische Werkzeuge benötigen

Was werden Sie aus dem Buch lernen?

• Grundlagen von Data Science mit Java: Arbeiten mit Arrays, Matrizen, statistischen Funktionen (Apache Commons Math, ND4J)
• Bibliotheken für die Datenanalyse: tiefgehende Einblicke in Smile, Tribuo, Weka, Deeplearning4j
• Maschinelles Lernen: lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, SVM, neuronale Netze
• Natural Language Processing (NLP): Tokenisierung, Stemming, Sentimentanalyse mit OpenNLP und Stanford NLP
• Datenvisualisierung: Erstellung von Diagrammen mit JFreeChart und JavaFX Charts
• Integration mit Big Data: Wie man Java ML-Modelle in Spark und Hadoop verwendet
• Bereitstellung von Modellen: REST API mit Spring Boot, Docker, Monitoring in der Produktion

Jedes Kapitel enthält fertige Codebeispiele, die Sie sofort ausführen und an Ihre eigenen Aufgaben anpassen können. Der Autor legt Wert auf Leistung und Lesbarkeit des Codes, was besonders für die industrielle Entwicklung wichtig ist. Sie lernen nicht nur, Algorithmen auszuführen, sondern auch zu verstehen, wie sie „unter der Haube“ funktionieren, wie Sie Hyperparameter auswählen und Ergebnisse interpretieren.

Dieses Buch wird Ihr Desktop-Nachschlagewerk für Data Science mit Java sein – von einfachen statistischen Berechnungen bis hin zu vollständigen Machine-Learning-Pipelines. Unabhängig davon, ob Sie eine Textklassifikationsaufgabe, eine Zeitreihenprognose oder den Aufbau eines Empfehlungssystems lösen, finden Sie hier bewährte Rezepte und Best Practices.

Beginnen Sie noch heute Ihren Weg in Data Science mit Java – dieses Buch gibt Ihnen alle notwendigen Werkzeuge und das nötige Selbstvertrauen.