Kotlin pour la data science : Analyse de données et apprentissage automatique

Le livre « Kotlin pour la data science » est un guide pratique destiné aux développeurs et analystes souhaitant maîtriser les approches modernes de travail avec les données en langage Kotlin. Contrairement aux manuels traditionnels axés sur Python ou R, cet ouvrage comble le vide dans la documentation sur l'utilisation de Kotlin dans le domaine de la Data Science, en proposant des solutions prêtes à l'emploi et des méthodologies éprouvées.

À qui s'adresse ce livre ?

• Développeurs Java/Kotlin qui se tournent vers l'analyse de données
• Data Scientists souhaitant essayer une alternative à Python avec un typage plus strict
• Étudiants en filières techniques apprenant les langages de programmation modernes
• Ingénieurs travaillant avec les big data et l'écosystème JVM

Ce que vous apprendrez dans ce livre :

• Les bases du travail avec les bibliothèques DataFrame (Kotlin DataFrame, Krangl) et leurs différences avec pandas
• Comment effectuer le prétraitement, le nettoyage et la transformation des données avec Kotlin
• La visualisation de données avec Lets-Plot et d'autres bibliothèques compatibles Kotlin
• La construction de modèles d'apprentissage automatique avec Smile, DL4J et l'intégration avec TensorFlow
• Le travail avec les Big Data : Apache Spark et Kotlin pour le calcul distribué
• L'intégration du code Kotlin avec Jupyter Notebook et Zeppelin pour l'analyse interactive
• L'optimisation des performances et le travail avec le multithreading dans les tâches de données

Chaque chapitre contient des exemples pratiques avec des jeux de données réels, allant de simples tests statistiques à la création de pipelines d'apprentissage automatique complets. Le livre est structuré selon le principe « du simple au complexe » : en commençant par le travail de base avec les fichiers CSV, vous passerez à la construction de réseaux de neurones, en tirant parti des avantages du typage statique et de la null-safety de Kotlin.

Une attention particulière est accordée aux performances : vous découvrirez comment Kotlin peut être plus rapide que Python dans les tâches de données typiques, et comment utiliser ses points forts (coroutines, fonctions inline, collections optimisées) pour accélérer le traitement des données. En annexe, vous trouverez des antisèches sur la syntaxe et une comparaison des constructions équivalentes entre Kotlin et Python.

Ce livre sera utile aussi bien aux débutants en Data Science qu'aux spécialistes expérimentés à la recherche d'outils alternatifs. Il vous apprendra non seulement à utiliser des bibliothèques prêtes à l'emploi, mais aussi à comprendre comment fonctionne l'analyse de données au niveau de la JVM, ce qui vous permettra de créer des solutions efficaces et fiables pour les environnements de production.