Java para data science: Análisis de datos y aprendizaje automático en Java

El libro «Java para data science» es una guía práctica para desarrolladores Java que desean dominar el análisis de datos y el aprendizaje automático sin salir del ecosistema Java. A diferencia de los libros populares orientados a Python, esta edición muestra cómo utilizar el poder de Java para construir sistemas Data Science listos para producción.

¿De qué trata este libro?

El autor guía al lector a través de todas las etapas de un proyecto de Data Science en Java:

• Recopilación de datos: trabajo con diversas fuentes — CSV, JSON, bases de datos, web scraping con Jsoup, datos en streaming a través de Apache Kafka.
• Limpieza y preparación de datos: bibliotecas Apache Commons CSV, Tablesaw, manejo de valores faltantes, valores atípicos y normalización.
• Análisis estadístico: Apache Commons Math, cálculo de correlaciones, distribuciones, prueba de hipótesis.
• Aprendizaje automático: Smile, Deeplearning4j, Weka — desde regresión lineal hasta redes neuronales y gradient boosting.
• Visualización: JavaFX Charts, XChart, JFreeChart — creación de gráficos y paneles de control.
• Despliegue de modelos: empaquetado de modelos en servicios REST con Spring Boot, integración con microservicios.

¿Para quién es este libro?

• Desarrolladores Java nivel Junior/Middle que deseen migrar a Data Science
• Team Leads que eligen Java para componentes de ML en proyectos empresariales
• Estudiantes de carreras técnicas que aprenden Java y análisis de datos
• Data Scientists que quieran conocer el ecosistema de herramientas Java

¿Qué aprenderá?

• Cómo elegir la biblioteca adecuada para cada tarea: Smile vs Deeplearning4j vs Weka
• Cómo procesar grandes volúmenes de datos con Java Stream API y Apache Spark
• Cómo construir pipelines de datos para automatizar el entrenamiento
• Cómo integrar modelos de ML en aplicaciones Java existentes
• Casos reales: predicción de abandono de clientes, análisis de sentimiento de textos, agrupación de productos

El libro contiene más de 50 ejemplos prácticos con código completo disponible en GitHub. Todos los ejemplos están escritos en Java 17+ y utilizan bibliotecas modernas. Ya sea que esté construyendo un sistema de recomendación o un panel de control para análisis de negocio, este libro se convertirá en su guía de referencia.

Nota: El nombre del sitio PythonLib no debe inducir a error: el libro está completamente dedicado a Java, pero será útil para quienes buscan alternativas a Python en el mundo de Data Science.