Swift para Data Science: Guía práctica de análisis de datos en iOS y macOS

El libro «Swift para Data Science» es la primera guía práctica en español que rompe el mito de que Data Science solo es posible con Python o R. Aprenderá cómo usar el poder y el rendimiento del lenguaje Swift para resolver tareas de análisis de datos, aprendizaje automático y visualización en el ecosistema de Apple.

El autor, un experimentado desarrollador iOS y especialista en datos, muestra cómo Swift, gracias a su velocidad, seguridad de tipos y estrecha integración con los frameworks de Apple, se convierte en una excelente herramienta para data scientists que trabajan en macOS y crean aplicaciones con funciones de ML en iOS.

Qué aprenderá de este libro:

• Fundamentos del trabajo con datos en Swift: arrays, diccionarios, Set y Collection.
• Uso del framework Create ML para entrenar modelos sin escribir código complejo.
• Integración de modelos listos a través de Core ML en aplicaciones iOS y macOS.
• Trabajo con datos tabulares usando TabularData (framework integrado de Apple).
• Visualización de datos con Swift Charts y bibliotecas de terceros (Charts, SwiftPlot).
• Procesamiento de lenguaje natural (NLP) en Swift con el framework NaturalLanguage.
• Cálculos numéricos y álgebra lineal con Accelerate y Surge.
• Recolección de datos: análisis de JSON, CSV, trabajo con API y bases de datos (CoreData, Realm).
• Construcción de pipelines end-to-end: desde la carga de datos hasta el despliegue del modelo en producción.

Para quién es este libro:

• Desarrolladores iOS/macOS que deseen agregar Data Science a su conjunto de habilidades.
• Data scientists que quieran probar una alternativa a Python y crear aplicaciones nativas de ML.
• Estudiantes y profesores de cursos de aprendizaje automático y análisis de datos.
• Gerentes técnicos y arquitectos que evalúan Swift como herramienta para proyectos analíticos.

El libro contiene numerosos ejemplos de código, listos para usar en Xcode Playgrounds y proyectos reales. Aprenderá no solo a analizar datos, sino también a integrar modelos de aprendizaje automático directamente en aplicaciones para iPhone, iPad y Mac, aprovechando las ventajas de la aceleración por hardware de Metal y Neural Engine.

Descubra Swift como plataforma para Data Science: rápida, segura y perfectamente integrada con el ecosistema de Apple.