Swift (iOS/macOS) für Data Science: maschinelles Lernen und Datenanalyse auf Apple

Das Buch «Swift (iOS/macOS) für Data Science» ist der erste praxisorientierte Leitfaden in deutscher Sprache, der Entwicklern des Apple-Ökosystems die Welt der Datenanalyse und des maschinellen Lernens eröffnet. Entgegen dem Stereotyp, dass Data Science nur Python und R bedeutet, wird Swift zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Arbeit mit Daten, insbesondere im Kontext von mobilen und Desktop-Anwendungen.

Worum geht es in diesem Buch?

Das Buch deckt den gesamten Datenzyklus in Swift ab: von der Erfassung und Bereinigung bis hin zum Aufbau und der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen. Sie erfahren, wie Sie Apple-Frameworks (Core ML, Create ML, Vision, Natural Language) und Drittanbieter-Bibliotheken (Swift for TensorFlow, NumPy-ähnliche Arrays, Visualisierungsbibliotheken) nutzen können.

Für wen ist dieses Buch?

• iOS/macOS-Entwickler, die ihren Apps ML-Funktionen hinzufügen möchten
• Data Scientists, die sich für alternative Tools und die Apple-Plattform interessieren
• Studenten und Einsteiger, die Data Science mit modernen Sprachen erlernen möchten
• Produktmanager und technische Leiter, die die Möglichkeiten von Swift für die Analytik bewerten

Was werden Sie lernen?

• Grundlagen der Datenarbeit: Parsen von CSV/JSON, Behandlung von Fehlwerten, Normalisierung
• Numerische Berechnungen in Swift: Arrays, Matrizen, statistische Funktionen
• Datenvisualisierung mit Swift Charts und Drittanbieter-Bibliotheken
• Erstellung von Machine-Learning-Modellen mit Create ML ohne tiefgehende Mathematikkenntnisse
• Integration fertiger Core ML Modelle in iOS/macOS-Anwendungen
• Arbeit mit Bildern und Text: Klassifikation, Objekterkennung, NLP
• Bereitstellung von Modellen auf Apple-Geräten unter Berücksichtigung von Leistung und Datenschutz
• Praktische Projekte: Empfehlungssystem, Sentiment-Analyse, Anomalieerkennung

Warum Swift für Data Science?

Swift kombiniert die hohe Leistung einer kompilierten Sprache mit einer ausdrucksstarken Syntax. Im Apple-Ökosystem bietet es:

• Native Integration mit Hardwarebeschleunigung (GPU, Neural Engine)
• Typsicherheit und Speicherverwaltung ohne Garbage Collector
• Möglichkeit, Modelle direkt auf dem Gerät auszuführen (On-Device ML)
• Eine einheitliche Codebasis für iOS, macOS, watchOS und tvOS

Das Buch enthält zahlreiche Codebeispiele, die direkt in Xcode verwendet werden können. Jedes Kapitel endet mit praktischen Aufgaben zur Vertiefung des Gelernten. Unabhängig von Ihrem aktuellen Kenntnisstand können Sie das erworbene Wissen nutzen, um intelligente Anwendungen für Apple-Plattformen zu erstellen.

Entdecken Sie Swift als vollwertiges Data-Science-Werkzeug – von der einfachen Analyse bis hin zu komplexen neuronalen Netzen auf Ihrem iPhone oder Mac.