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

Kotlin é tradicionalmente associado ao desenvolvimento para Android, mas suas capacidades vão muito além dos aplicativos móveis. O livro «Kotlin para Data Science» é o primeiro guia completo que apresenta o Kotlin como uma ferramenta poderosa para análise de dados, estatística e aprendizado de máquina. Você aprenderá como usar a sintaxe concisa do Kotlin, sua segurança contra ponteiros nulos e a total compatibilidade com o ecossistema Java para resolver problemas reais de Data Science.

Sobre o que é este livro?

O livro é estruturado como um curso prático que o guiará desde a instalação das ferramentas até a construção de modelos prontos para produção. Você conhecerá as principais bibliotecas:

• Kotlin DataFrame — para manipulação de dados tabulares (análogo ao pandas em Python);
• Kotlin Statistics — para cálculos estatísticos e visualização;
• Kravis — para criação de gráficos (análogo ao ggplot2);
• Smile e DeepLearning4J — para aprendizado de máquina e redes neurais.

Para quem é este livro?

A publicação será útil para:

• Desenvolvedores Kotlin/Java que desejam expandir suas habilidades para Data Science;
• Analistas de dados que desejam experimentar uma alternativa ao Python com tipagem mais rigorosa;
• Estudantes que estão aprendendo programação e estatística;
• Engenheiros de aprendizado de máquina em busca de uma ferramenta moderna para prototipagem.

O que você aprenderá?

• Como configurar o ambiente para Data Science em Kotlin (Jupyter Notebooks, IntelliJ IDEA);
• Fundamentos do trabalho com DataFrame: carregamento, filtragem, agrupamento, junção de dados;
• Construção de gráficos e análise visual;
• Aplicação de testes estatísticos e distribuições;
• Regressão linear e logística, árvores de decisão, clusterização;
• Integração com bibliotecas Java (Weka, Apache Spark);
• Criação de pipelines de dados e trabalho com grandes volumes.

Cada capítulo contém exemplos reais de código, tarefas para resolução independente e links para conjuntos de dados abertos. Você não apenas lerá a teoria — você a aplicará imediatamente na prática. Ao final do livro, você será capaz de conduzir investigações de dados, construir modelos preditivos e integrá-los em projetos Kotlin existentes.

O livro «Kotlin para Data Science» é seu guia para o mundo moderno da ciência de dados sem precisar migrar para Python. Comece a usar todo o potencial do Kotlin hoje mesmo!