डेटा साइंस के लिए Kotlin: डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग

«डेटा साइंस के लिए Kotlin» पुस्तक रूसी भाषा में पहली व्यावहारिक मार्गदर्शिका है, जो दिखाती है कि डेटा विश्लेषण, सांख्यिकी और मशीन लर्निंग के कार्यों को हल करने के लिए आधुनिक Kotlin भाषा का उपयोग कैसे किया जाए। Python के पारंपरिक दृष्टिकोण के विपरीत, Kotlin सख्त टाइपिंग, उच्च प्रदर्शन और Java इकोसिस्टम के साथ पूर्ण संगतता प्रदान करता है, जो इसे औद्योगिक Data Science समाधानों के विकास के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प बनाता है।

यह पुस्तक किस बारे में है

पुस्तक Kotlin पर डेटा के साथ काम करने के पूरे चक्र को कवर करती है:

• विश्लेषकों के लिए Kotlin भाषा की मूल बातें — कलेक्शन प्रोसेसिंग, लैम्ब्डा और एक्सटेंशन फ़ंक्शन पर जोर देने के साथ त्वरित शुरुआत, जो डेटा के साथ काम को सरल बनाते हैं।
• डेटा लोड करना और साफ करना — CSV, JSON, Excel, डेटाबेस (JDBC, Exposed) के साथ काम करना। लापता मानों, आउटलायर्स को संभालना और प्रकारों का रूपांतरण।
• डेटा साइंस के लिए लाइब्रेरीज़ — लाइब्रेरीज़ Kotlin DataFrame, Kotlin Statistics, Kravis (विज़ुअलाइज़ेशन) और Multik (संख्यात्मक गणना) का विस्तृत विवरण।
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन — Kravis और Plotly Kotlin का उपयोग करके ग्राफ़, हिस्टोग्राम, हीट मैप और इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाना।
• मशीन लर्निंग — Smile (Statistical Machine Intelligence & Learning Engine) का उपयोग करके रिग्रेशन, क्लासिफिकेशन, क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का कार्यान्वयन और TensorFlow तथा DL4J के साथ एकीकरण।
• बड़े डेटा के साथ काम करना — Kotlin पर Apache Spark के साथ डेटा प्रोसेसिंग, जिसमें DataFrame API और MLlib शामिल हैं।
• प्रोडक्शन और डिप्लॉयमेंट — मॉडल को माइक्रोसर्विसेज (Ktor, Spring Boot) में पैकेज करना, पाइपलाइनों का परीक्षण और Data Science प्रोजेक्ट्स के लिए CI/CD।

यह पुस्तक किसके लिए है

पुस्तक निम्नलिखित के लिए उपयोगी होगी:

• Data Scientist और विश्लेषक जो Python से आगे बढ़ना चाहते हैं और अधिक प्रदर्शनकारी तथा टाइप-सुरक्षित भाषा का उपयोग करना चाहते हैं।
• Kotlin डेवलपर जो Data Science और मशीन लर्निंग सीखना चाहते हैं।
• तकनीकी क्षेत्रों के छात्र जो डेटा विश्लेषण के आधुनिक दृष्टिकोण सीख रहे हैं।
• Java डेवलपर जो Data Science के लिए अधिक संक्षिप्त और अभिव्यंजक उपकरण की तलाश में हैं।

आप क्या सीखेंगे

• Kotlin का उपयोग करके डेटा को कुशलतापूर्वक कैसे प्रोसेस और ट्रांसफॉर्म करें।
• डेटा अन्वेषण के लिए आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन कैसे बनाएं।
• मशीन लर्निंग मॉडल (लीनियर रिग्रेशन से न्यूरल नेटवर्क तक) कैसे बनाएं और उनका मूल्यांकन करें।
• Kotlin कोड को मौजूदा Java और Spark इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ कैसे एकीकृत करें।
• Data Science समाधानों को प्रोडक्शन में कैसे डिप्लॉय करें।

पुस्तक में तैयार समाधानों के साथ 50 से अधिक व्यावहारिक उदाहरण और अभ्यास शामिल हैं। सभी उदाहरण रिपॉजिटरी में उपलब्ध हैं और Jupyter Notebook (Kotlin Kernel) या IntelliJ IDEA में चलाए जा सकते हैं।

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