Java para data science: Análise de dados e aprendizado de máquina em Java

O livro «Java para data science» é um guia prático para desenvolvedores Java que desejam dominar a análise de dados e o aprendizado de máquina sem sair do ecossistema Java. Diferente de livros populares voltados para Python, esta edição mostra como usar o poder do Java para construir sistemas de Data Science prontos para produção.

Sobre o que é este livro?

O autor conduz o leitor sequencialmente por todas as etapas de um projeto de Data Science em Java:

• Coleta de dados: trabalho com diversas fontes — CSV, JSON, bancos de dados, web scraping com Jsoup, dados em fluxo via Apache Kafka.
• Limpeza e preparação de dados: bibliotecas Apache Commons CSV, Tablesaw, tratamento de valores ausentes, outliers e normalização.
• Análise estatística: Apache Commons Math, cálculo de correlações, distribuições, teste de hipóteses.
• Aprendizado de máquina: Smile, Deeplearning4j, Weka — desde regressão linear até redes neurais e gradient boosting.
• Visualização: JavaFX Charts, XChart, JFreeChart — criação de gráficos e dashboards.
• Implantação de modelos: empacotamento de modelos em serviços REST com Spring Boot, integração com microsserviços.

Para quem é este livro?

• Desenvolvedores Java nível Junior/Middle que desejam migrar para Data Science
• Team Leads que escolhem Java para componentes de ML em projetos enterprise
• Estudantes de áreas técnicas que estudam Java e análise de dados
• Data Scientists que desejam conhecer o ferramental Java

O que você aprenderá?

• Como escolher a biblioteca certa para a tarefa: Smile vs Deeplearning4j vs Weka
• Como processar grandes volumes de dados com Java Stream API e Apache Spark
• Como construir pipelines de dados para automatizar o treinamento
• Como integrar modelos de ML em aplicações Java existentes
• Casos reais: previsão de churn de clientes, análise de sentimento de textos, clusterização de produtos

O livro contém mais de 50 exemplos práticos com código completo, disponível no GitHub. Todos os exemplos são escritos em Java 17+ e utilizam bibliotecas modernas. Independentemente de você estar construindo um sistema de recomendação ou um dashboard para business intelligence — este livro se tornará seu guia de consulta.

Nota: O nome do site PythonLib não deve enganar — o livro é totalmente dedicado a Java, mas será útil para quem busca alternativas ao Python no mundo do Data Science.