Kotlin für Data Science: Datenanalyse und maschinelles Lernen

Das Buch „Kotlin für Data Science“ ist ein praktischer Leitfaden für Entwickler und Analysten, die moderne Ansätze zur Datenverarbeitung mit Kotlin erlernen möchten. Im Gegensatz zu traditionellen Lehrbüchern, die auf Python oder R ausgerichtet sind, schließt diese Ausgabe eine Lücke in der Dokumentation zur Nutzung von Kotlin im Bereich Data Science und bietet fertige Lösungen und bewährte Methoden.

Für wen ist dieses Buch?

• Java-/Kotlin-Entwickler, die in den Bereich Datenanalyse wechseln
• Data Scientists, die eine Alternative zu Python mit strengerer Typisierung ausprobieren möchten
• Studenten technischer Fachrichtungen, die moderne Programmiersprachen lernen
• Ingenieure, die mit Big Data und der JVM-Ökosystem arbeiten

Was Sie aus dem Buch lernen:

• Grundlagen der Arbeit mit DataFrame-Bibliotheken (Kotlin DataFrame, Krangl) und deren Unterschiede zu pandas
• Wie Sie Datenvorverarbeitung, -bereinigung und -transformation mit Kotlin durchführen
• Datenvisualisierung mit Lets-Plot und anderen Kotlin-kompatiblen Bibliotheken
• Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen mit Smile, DL4J und Integration mit TensorFlow
• Arbeit mit Big Data: Apache Spark und Kotlin für verteiltes Rechnen
• Integration von Kotlin-Code mit Jupyter Notebook und Zeppelin für interaktive Analysen
• Leistungsoptimierung und Arbeit mit Multithreading bei Datenaufgaben

Jedes Kapitel enthält praktische Beispiele mit realen Datensätzen, von einfachen statistischen Tests bis hin zur Erstellung eigener Machine-Learning-Pipelines. Das Buch ist nach dem Prinzip „vom Einfachen zum Komplexen“ aufgebaut: Beginnend mit der grundlegenden Arbeit mit CSV-Dateien gelangen Sie zur Erstellung neuronaler Netze und nutzen dabei die Vorteile der statischen Typisierung und Null-Safety von Kotlin.

Besonderes Augenmerk liegt auf der Leistung: Sie erfahren, wie Kotlin bei typischen Datenaufgaben schneller als Python sein kann und wie Sie seine Stärken (Koroutinen, Inline-Funktionen, optimierte Collections) zur Beschleunigung der Datenverarbeitung einsetzen. Im Anhang finden Sie Spickzettel zur Syntax und einen Vergleich äquivalenter Konstrukte in Kotlin und Python.

Das Buch ist sowohl für Einsteiger in Data Science als auch für erfahrene Fachleute nützlich, die nach alternativen Werkzeugen suchen. Es lehrt Sie nicht nur, vorgefertigte Bibliotheken zu nutzen, sondern auch zu verstehen, wie Datenanalyse auf JVM-Ebene funktioniert, sodass Sie effiziente und zuverlässige Lösungen für Produktionsumgebungen erstellen können.