Swift für Data Science: Praktischer Leitfaden zur Datenanalyse auf iOS und macOS

Das Buch «Swift für Data Science» ist der erste praxisorientierte Leitfaden in deutscher Sprache, der den Mythos widerlegt, dass Data Science nur mit Python oder R möglich sei. Sie erfahren, wie Sie die Leistungsfähigkeit und Effizienz der Sprache Swift für Aufgaben der Datenanalyse, des maschinellen Lernens und der Visualisierung im Apple-Ökosystem nutzen können.

Der Autor, ein erfahrener iOS-Entwickler und Datenspezialist, zeigt, wie Swift dank seiner Geschwindigkeit, Typsicherheit und engen Integration mit Apple-Frameworks zu einem hervorragenden Werkzeug für Data Scientists wird, die auf macOS arbeiten und ML-Funktionen in iOS-Apps integrieren möchten.

Was Sie in diesem Buch lernen werden:

• Grundlagen der Arbeit mit Daten in Swift: Arrays, Dictionaries, Set und Collection.
• Nutzung des Frameworks Create ML zum Trainieren von Modellen ohne komplexen Code.
• Integration fertiger Modelle über Core ML in iOS- und macOS-Apps.
• Arbeit mit tabellarischen Daten mithilfe von TabularData (integriertes Apple-Framework).
• Datenvisualisierung mit Swift Charts und Drittanbieter-Bibliotheken (Charts, SwiftPlot).
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in Swift mit dem NaturalLanguage-Framework.
• Numerische Berechnungen und lineare Algebra mit Accelerate und Surge.
• Datenerfassung: Parsen von JSON, CSV, Arbeiten mit APIs und Datenbanken (CoreData, Realm).
• Aufbau von End-to-End-Pipelines: vom Laden der Daten bis zur Bereitstellung des Modells in der Produktion.

Für wen ist dieses Buch geeignet:

• iOS/macOS-Entwickler, die Data Science in ihr Skillset aufnehmen möchten.
• Data Scientists, die eine Alternative zu Python ausprobieren und native ML-Apps erstellen möchten.
• Studierende und Dozenten von Kursen zu maschinellem Lernen und Datenanalyse.
• Technische Manager und Architekten, die Swift als Werkzeug für Analyseprojekte bewerten.

Das Buch enthält zahlreiche Codebeispiele, die direkt in Xcode Playgrounds und realen Projekten verwendet werden können. Sie lernen nicht nur, Daten zu analysieren, sondern auch Modelle des maschinellen Lernens direkt in Apps für iPhone, iPad und Mac zu integrieren – unter Nutzung der Vorteile der Hardwarebeschleunigung durch Metal und Neural Engine.

Entdecken Sie Swift als Plattform für Data Science – schnell, sicher und perfekt in das Apple-Ökosystem integriert.