Kotlin für Data Science: Ein praktischer Leitfaden zur Datenanalyse

Das Buch „Kotlin für Data Science“ ist der erste umfassende Leitfaden zur Verwendung der Sprache Kotlin in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen und Visualisierung. Wenn Sie mit Python vertraut sind und etwas Neues ausprobieren möchten, oder bereits Kotlin in der Backend-Entwicklung verwenden und Ihre Fähigkeiten in Data Science erweitern möchten – dieses Buch wird Ihr zuverlässiger Begleiter sein.

Der Autor, Alexej Woronow, ein Dateningenieur mit 10 Jahren Erfahrung, führt den Leser Schritt für Schritt von den Grundlagen der Datenverarbeitung bis hin zur Erstellung komplexer Modelle. Das Buch setzt keine tiefgehenden Kotlin-Kenntnisse voraus – alle notwendigen Sprachkonstrukte werden im Laufe der Darstellung erklärt.

Was Sie lernen werden:

• Wie Sie die Umgebung für Data Science mit Kotlin einrichten (Jupyter Notebooks, Kotlin Kernel);
• Grundlagen der Arbeit mit den Bibliotheken Krangl (Analogon zu Pandas) und Koma (numerische Berechnungen);
• Methoden zur Bereinigung, Transformation und Aggregation von Daten;
• Visualisierung mit Kotlin Plotting und Integration mit Python-Bibliotheken (Matplotlib, Seaborn);
• Erstellung von Modellen des maschinellen Lernens mit DeepLearning4J und Smile;
• Arbeit mit Zeitreihen, Texten und Graphen;
• Bereitstellung von Modellen in der Produktion (REST API, Spring Boot).

Für wen ist dieses Buch geeignet:

• Java/Kotlin-Entwickler, die in den Bereich Data Science wechseln möchten;
• Data Scientists, die eine Alternative zu Python ausprobieren möchten;
• Studenten technischer Fachrichtungen, die Datenanalyse lernen;
• Alle, die eine leistungsstarke und typsichere Sprache für die Arbeit mit Daten suchen.

Das Buch enthält über 50 praktische Beispiele und 4 vollständige Projekte: von der Analyse von Webserver-Logs bis zur Erstellung eines Empfehlungssystems. Jedes Beispiel wird mit Erläuterungen und Visualisierungen begleitet.

Besonderheiten der Ausgabe:

• Schwerpunkt auf idiomatischem Kotlin und funktionalem Stil;
• Vergleich mit Python-Äquivalenten für einen schnellen Umstieg;
• Fertige Code-Snippets, die sofort verwendet werden können;
• Tipps zur Leistungsoptimierung und Arbeit mit großen Datenmengen.

Nach der Lektüre des Buches werden Sie in der Lage sein, eigenständig Datenanalyseaufgaben jeder Komplexität zu lösen und dabei die volle Leistungsfähigkeit von Kotlin zu nutzen – von der prägnanten Syntax bis zur vollständigen Kompatibilität mit dem JVM-Ökosystem.