Kotlin para Data Science: Análise de Dados e Aprendizado de Máquina

O livro «Kotlin para Data Science» é o primeiro guia prático em português que mostra como usar a linguagem moderna Kotlin para resolver problemas de análise de dados, estatística e aprendizado de máquina. Ao contrário da abordagem tradicional com Python, o Kotlin oferece tipagem forte, alta performance e total compatibilidade com o ecossistema Java, tornando-o uma excelente escolha para o desenvolvimento industrial de soluções de Data Science.

Sobre o que é este livro

O livro cobre o ciclo completo de trabalho com dados em Kotlin:

• Fundamentos da linguagem Kotlin para analistas — início rápido com foco em funções de processamento de coleções, lambdas e extensões que simplificam o trabalho com dados.
• Carregamento e limpeza de dados — trabalho com CSV, JSON, Excel, bancos de dados (JDBC, Exposed). Tratamento de valores ausentes, outliers e conversão de tipos.
• Bibliotecas para Data Science — análise detalhada das bibliotecas Kotlin DataFrame, Kotlin Statistics, Kravis (visualização) e Multik (cálculos numéricos).
• Visualização de dados — criação de gráficos, histogramas, mapas de calor e dashboards interativos com Kravis e Plotly Kotlin.
• Aprendizado de máquina — implementação de algoritmos de regressão, classificação, clusterização usando Smile (Statistical Machine Intelligence & Learning Engine) e integração com TensorFlow e DL4J.
• Trabalho com big data — processamento de dados com Apache Spark em Kotlin, incluindo DataFrame API e MLlib.
• Produção e implantação — empacotamento de modelos em microsserviços (Ktor, Spring Boot), teste de pipelines e CI/CD para projetos de Data Science.

Para quem é este livro

O livro será útil para:

• Data Scientists e analistas que desejam ir além do Python e usar uma linguagem mais performática e type-safe.
• Desenvolvedores Kotlin que desejam aprender Data Science e aprendizado de máquina.
• Estudantes de áreas técnicas que estudam abordagens modernas para análise de dados.
• Desenvolvedores Java que buscam uma ferramenta mais concisa e expressiva para Data Science.

O que você aprenderá

• Como processar e transformar dados de forma eficiente com Kotlin.
• Como criar visualizações claras para exploração de dados.
• Como construir e avaliar modelos de aprendizado de máquina (da regressão linear às redes neurais).
• Como integrar código Kotlin com a infraestrutura existente de Java e Spark.
• Como implantar soluções de Data Science em produção.

O livro contém mais de 50 exemplos práticos e exercícios com soluções prontas. Todos os exemplos estão disponíveis no repositório e podem ser executados no Jupyter Notebook (Kotlin Kernel) ou IntelliJ IDEA.

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