Kotlin para data science: Análise de dados e aprendizado de máquina

O livro «Kotlin para data science» é um guia prático para desenvolvedores e analistas que desejam dominar abordagens modernas para trabalhar com dados na linguagem Kotlin. Diferente dos livros tradicionais focados em Python ou R, esta edição preenche a lacuna na documentação sobre o uso de Kotlin na área de Data Science, oferecendo soluções prontas e metodologias testadas.

Para quem é este livro?

• Desenvolvedores Java/Kotlin migrando para a área de análise de dados
• Data Scientists que desejam experimentar uma alternativa ao Python com tipagem mais rigorosa
• Estudantes de áreas técnicas que aprendem linguagens de programação modernas
• Engenheiros que trabalham com big data e ecossistema JVM

O que você aprenderá com o livro:

• Fundamentos do trabalho com bibliotecas DataFrame (Kotlin DataFrame, Krangl) e suas diferenças em relação ao pandas
• Como realizar pré-processamento, limpeza e transformação de dados com Kotlin
• Visualização de dados usando Lets-Plot e outras bibliotecas compatíveis com Kotlin
• Construção de modelos de aprendizado de máquina com Smile, DL4J e integração com TensorFlow
• Trabalho com Big Data: Apache Spark e Kotlin para computação distribuída
• Integração de código Kotlin com Jupyter Notebook e Zeppelin para análise interativa
• Otimização de desempenho e trabalho com multithreading em tarefas de dados

Cada capítulo contém exemplos práticos com conjuntos de dados reais, desde testes estatísticos simples até a criação de pipelines próprios de aprendizado de máquina. O livro segue o princípio «do simples ao complexo»: começando com o trabalho básico com arquivos CSV, você avançará para a construção de redes neurais, aproveitando as vantagens da tipagem estática e da null-safety do Kotlin.

Uma atenção especial é dada ao desempenho: você aprenderá como Kotlin pode ser mais rápido que Python em tarefas típicas de dados e como usar seus pontos fortes (corrotinas, funções inline, coleções otimizadas) para acelerar o processamento de dados. No apêndice, você encontrará folhas de consulta de sintaxe e uma comparação de construções equivalentes entre Kotlin e Python.

O livro será útil tanto para iniciantes em Data Science quanto para profissionais experientes em busca de ferramentas alternativas. Ele ensinará você não apenas a usar bibliotecas prontas, mas também a entender como a análise de dados funciona no nível da JVM, permitindo criar soluções eficientes e confiáveis para ambientes de produção.