Kotlin para Data Science: Análisis de datos y aprendizaje automático

El libro «Kotlin para Data Science» es la primera guía práctica en español que muestra cómo utilizar el moderno lenguaje Kotlin para resolver tareas de análisis de datos, estadística y aprendizaje automático. A diferencia del enfoque tradicional con Python, Kotlin ofrece tipado estricto, alto rendimiento y compatibilidad total con el ecosistema Java, lo que lo convierte en una excelente opción para el desarrollo industrial de soluciones de Data Science.

De qué trata este libro

El libro cubre el ciclo completo de trabajo con datos en Kotlin:

• Fundamentos del lenguaje Kotlin para analistas — inicio rápido con énfasis en funciones de procesamiento de colecciones, lambdas y extensiones que simplifican el trabajo con datos.
• Carga y limpieza de datos — trabajo con CSV, JSON, Excel, bases de datos (JDBC, Exposed). Manejo de valores faltantes, valores atípicos y conversión de tipos.
• Bibliotecas para Data Science — análisis detallado de las bibliotecas Kotlin DataFrame, Kotlin Statistics, Kravis (visualización) y Multik (cálculos numéricos).
• Visualización de datos — creación de gráficos, histogramas, mapas de calor y paneles interactivos con Kravis y Plotly Kotlin.
• Aprendizaje automático — implementación de algoritmos de regresión, clasificación, agrupamiento utilizando Smile (Statistical Machine Intelligence & Learning Engine) e integración con TensorFlow y DL4J.
• Trabajo con grandes datos — procesamiento de datos con Apache Spark en Kotlin, incluyendo DataFrame API y MLlib.
• Producción e implementación — empaquetado de modelos en microservicios (Ktor, Spring Boot), pruebas de pipelines y CI/CD para proyectos de Data Science.

Para quién es este libro

El libro será útil para:

• Data Scientists y analistas que quieran ir más allá de Python y utilizar un lenguaje más eficiente y con seguridad de tipos.
• Desarrolladores Kotlin que deseen aprender Data Science y aprendizaje automático.
• Estudiantes de carreras técnicas que estudien enfoques modernos de análisis de datos.
• Desarrolladores Java que busquen una herramienta más concisa y expresiva para Data Science.

Qué aprenderá

• Cómo procesar y transformar datos de manera eficiente con Kotlin.
• Cómo crear visualizaciones claras para la exploración de datos.
• Cómo construir y evaluar modelos de aprendizaje automático (desde regresión lineal hasta redes neuronales).
• Cómo integrar código Kotlin con la infraestructura existente de Java y Spark.
• Cómo implementar soluciones de Data Science en producción.

El libro contiene más de 50 ejemplos prácticos y ejercicios con soluciones listas. Todos los ejemplos están disponibles en el repositorio y se pueden ejecutar en Jupyter Notebook (Kotlin Kernel) o IntelliJ IDEA.

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