Kotlin para Data Science: Análisis de datos y aprendizaje automático

Kotlin se asocia tradicionalmente con el desarrollo para Android, pero sus capacidades van mucho más allá de las aplicaciones móviles. El libro «Kotlin para Data Science» es la primera guía completa que presenta a Kotlin como una potente herramienta para el análisis de datos, la estadística y el aprendizaje automático. Aprenderá a utilizar la sintaxis concisa de Kotlin, su seguridad frente a punteros nulos y su total compatibilidad con el ecosistema Java para resolver problemas reales de Data Science.

¿De qué trata este libro?

El libro está estructurado como un curso práctico que le guiará desde la instalación de las herramientas hasta la construcción de modelos listos para producción. Conocerá las principales bibliotecas:

• Kotlin DataFrame — para la manipulación de datos tabulares (análogo a pandas en Python);
• Kotlin Statistics — para cálculos estadísticos y visualización;
• Kravis — para la creación de gráficos (análogo a ggplot2);
• Smile y DeepLearning4J — para aprendizaje automático y redes neuronales.

¿Para quién es este libro?

La publicación será útil para:

• Desarrolladores de Kotlin/Java que deseen ampliar sus habilidades hacia Data Science;
• Analistas de datos que quieran probar una alternativa a Python con un tipado más estricto;
• Estudiantes que estén aprendiendo programación y estadística;
• Ingenieros de aprendizaje automático que busquen una herramienta moderna para prototipado.

¿Qué aprenderá?

• Cómo configurar el entorno para Data Science en Kotlin (Jupyter Notebooks, IntelliJ IDEA);
• Fundamentos del trabajo con DataFrame: carga, filtrado, agrupación, combinación de datos;
• Creación de gráficos y análisis visual;
• Aplicación de pruebas estadísticas y distribuciones;
• Regresión lineal y logística, árboles de decisión, clustering;
• Integración con bibliotecas Java (Weka, Apache Spark);
• Creación de pipelines de datos y trabajo con grandes volúmenes.

Cada capítulo contiene ejemplos de código reales, ejercicios para resolver de forma independiente y enlaces a conjuntos de datos abiertos. No solo leerá teoría, sino que la aplicará inmediatamente en la práctica. Al final del libro, podrá realizar investigaciones de datos por su cuenta, construir modelos predictivos e integrarlos en proyectos Kotlin existentes.

El libro «Kotlin para Data Science» es su guía hacia el mundo de la ciencia de datos moderna sin necesidad de pasarse a Python. ¡Comience a utilizar todo el potencial de Kotlin hoy mismo!