Kotlin для Data Science: Анализ данных и машинное обучение

Kotlin традиционно ассоциируется с разработкой под Android, но его возможности выходят далеко за рамки мобильных приложений. Книга «Kotlin для Data Science» — это первое полноценное руководство, которое открывает Kotlin как мощный инструмент для анализа данных, статистики и машинного обучения. Вы узнаете, как использовать лаконичный синтаксис Kotlin, его безопасность от null-указателей и полную совместимость с экосистемой Java для решения реальных задач Data Science.

О чём эта книга?

Книга построена как практический курс, который проведёт вас от установки инструментов до построения production-ready моделей. Вы познакомитесь с основными библиотеками:

• Kotlin DataFrame — для манипуляции табличными данными (аналог pandas в Python);
• Kotlin Statistics — для статистических расчётов и визуализации;
• Kravis — для создания графиков (аналог ggplot2);
• Smile и DeepLearning4J — для машинного обучения и нейронных сетей.

Для кого эта книга?

Издание будет полезно:

• Разработчикам на Kotlin/Java, которые хотят расширить свои навыки в сторону Data Science;
• Аналитикам данных, желающим попробовать альтернативу Python с более строгой типизацией;
• Студентам, изучающим программирование и статистику;
• Инженерам машинного обучения, ищущим современный инструмент для прототипирования.

Что вы узнаете?

• Как настроить среду для Data Science на Kotlin (Jupyter Notebooks, IntelliJ IDEA);
• Основы работы с DataFrame: загрузка, фильтрация, группировка, объединение данных;
• Построение графиков и визуальный анализ;
• Применение статистических тестов и распределений;
• Линейная и логистическая регрессия, деревья решений, кластеризация;
• Интеграция с Java-библиотеками (Weka, Apache Spark);
• Создание конвейеров данных (pipelines) и работа с большими объёмами.

Каждая глава содержит реальные примеры кода, задачи для самостоятельного решения и ссылки на открытые наборы данных. Вы не просто прочитаете теорию — вы сразу примените её на практике. К концу книги вы сможете самостоятельно проводить исследование данных, строить прогнозные модели и внедрять их в существующие Kotlin-проекты.

Книга «Kotlin для Data Science» — ваш проводник в мир современной науки о данных без перехода на Python. Начните использовать весь потенциал Kotlin уже сегодня!