Java für Data Science: Von der Datenerfassung bis zum maschinellen Lernen

Das Buch «Java für Data Science» ist ein praktischer Leitfaden, der Java-Entwicklern hilft, eines der gefragtesten Gebiete der modernen IT-Branche zu meistern – die Datenwissenschaft (Data Science). Im Gegensatz zu den meisten Data-Science-Büchern, die auf Python ausgerichtet sind, zeigt diese Ausgabe, wie man das Java-Ökosystem effektiv für die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten sowie für die Erstellung von Modellen des maschinellen Lernens nutzt.

Worum geht es in diesem Buch?

Das Buch deckt den gesamten Datenarbeitszyklus mit Java ab: von der Datengewinnung aus verschiedenen Quellen (Datenbanken, Web-APIs, CSV-Dateien, JSON) über deren Bereinigung, Transformation, statistische Analyse bis hin zur Erstellung von Vorhersagemodellen. Sie lernen, Java-Bibliotheken für Big Data (Hadoop, Spark), Visualisierungstools (JavaFX, JFreeChart) und Frameworks für maschinelles Lernen (Deeplearning4j, Smile, Weka) zu nutzen.

Für wen ist dieses Buch?

• Java-Entwickler, die ihre Fähigkeiten erweitern und in den Bereich Data Science einsteigen möchten.
• Data Scientists, die einen alternativen Technologie-Stack auf Java erlernen möchten.
• Studenten und Einsteiger, die sich für Datenanalyse und maschinelles Lernen interessieren.
• Teamleiter und Architekten, die verstehen müssen, wie Data Science in bestehende Java-Projekte integriert werden kann.

Was werden Sie aus dem Buch lernen?

• Wie Sie die Umgebung für Data Science mit Java einrichten und mit den wichtigsten Bibliotheken arbeiten.
• Methoden zur Datenerfassung und zum Parsen aus verschiedenen Quellen (SQL, REST API, Web Scraping).
• Prinzipien der Datenbereinigung, -normalisierung und -transformation mit Java Stream API und Bibliotheken.
• Grundlagen der statistischen Analyse und Hypothesenprüfung mit Java.
• Erstellung interaktiver Diagramme und Dashboards zur Datenvisualisierung.
• Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens (lineare Regression, Entscheidungsbäume, Clustering, neuronale Netze) mit Deeplearning4j und Smile.
• Arbeit mit Big Data: verteilte Verarbeitung mit Apache Spark auf Java.
• Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens in einer Produktionsumgebung.

Das Buch enthält zahlreiche praktische Beispiele, fertige Codefragmente und reale Geschäftsanwendungsfälle. Jedes Kapitel ist so aufgebaut, dass Sie das Gelernte sofort in der Praxis anwenden können. Der Autor legt besonderen Wert auf Leistung und Skalierbarkeit der Lösungen, was für Unternehmens-Java-Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist.

«Java für Data Science» ist die Brücke zwischen der Welt der klassischen Java-Entwicklung und der modernen Datenwissenschaft. Wenn Sie ein gefragter Spezialist bleiben und lernen möchten, wie Sie mit Java Wert aus Daten ziehen – dann ist dieses Buch genau das Richtige für Sie.