Kotlin pour la Data Science : Analyse de données et apprentissage automatique

Kotlin est traditionnellement associé au développement Android, mais ses possibilités vont bien au-delà des applications mobiles. Le livre « Kotlin pour la Data Science » est le premier guide complet qui présente Kotlin comme un outil puissant pour l'analyse de données, les statistiques et l'apprentissage automatique. Vous apprendrez à utiliser la syntaxe concise de Kotlin, sa sécurité contre les pointeurs null et sa compatibilité totale avec l'écosystème Java pour résoudre des problèmes concrets de Data Science.

De quoi parle ce livre ?

Le livre est conçu comme un cours pratique qui vous guidera de l'installation des outils à la construction de modèles prêts pour la production. Vous découvrirez les bibliothèques principales :

• Kotlin DataFrame — pour la manipulation de données tabulaires (équivalent de pandas en Python) ;
• Kotlin Statistics — pour les calculs statistiques et la visualisation ;
• Kravis — pour la création de graphiques (équivalent de ggplot2) ;
• Smile et DeepLearning4J — pour l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones.

À qui s'adresse ce livre ?

Cet ouvrage sera utile :

• Aux développeurs Kotlin/Java qui souhaitent étendre leurs compétences vers la Data Science ;
• Aux analystes de données souhaitant essayer une alternative à Python avec un typage plus strict ;
• Aux étudiants qui apprennent la programmation et les statistiques ;
• Aux ingénieurs en apprentissage automatique à la recherche d'un outil moderne pour le prototypage.

Qu'allez-vous apprendre ?

• Comment configurer l'environnement pour la Data Science avec Kotlin (Jupyter Notebooks, IntelliJ IDEA) ;
• Les bases du travail avec DataFrame : chargement, filtrage, regroupement, fusion de données ;
• La création de graphiques et l'analyse visuelle ;
• L'application de tests statistiques et de distributions ;
• La régression linéaire et logistique, les arbres de décision, le clustering ;
• L'intégration avec les bibliothèques Java (Weka, Apache Spark) ;
• La création de pipelines de données et le travail avec de grands volumes.

Chaque chapitre contient des exemples de code réels, des exercices à résoudre et des liens vers des jeux de données ouverts. Vous ne lirez pas simplement la théorie — vous l'appliquerez immédiatement dans la pratique. À la fin du livre, vous serez capable de mener une analyse de données de manière autonome, de construire des modèles prédictifs et de les intégrer dans des projets Kotlin existants.

Le livre « Kotlin pour la Data Science » est votre guide vers le monde moderne de la science des données sans passer par Python. Commencez à utiliser tout le potentiel de Kotlin dès aujourd'hui !