Swift для Data Science: Практическое руководство по анализу данных на iOS и macOS — Алексей Воронов — обложка книги
300 страниц
Swift (iOS/macOS)
PDF
4.5

Swift для Data Science: Практическое руководство по анализу данных на iOS и macOS

Обработка данных, машинное обучение и визуализация на Swift для Apple-экосистемы

Автор:

Год:

Краткое содержимое:

Книга «Swift для Data Science» — это первое на русском языке практическое руководство, которое разрушает миф о том, что Data Science возможен только на Python или R. Вы узнаете, как использовать мощь и производительность языка Swift для решения задач анализа данных, машинного обучения и визуализации в экосистеме Apple.

Автор, опытный iOS-разработчик и специалист по данным, показывает, как Swift, благодаря своей скорости, безопасности типов и тесной интеграции с фреймворками Apple, становится отличным инструментом для data scientist, работающих на macOS и создающих приложения с функциями ML на iOS.

Что вы узнаете из этой книги:

  • Основы работы с данными в Swift: массивы, словари, Set и Collection.
  • Использование фреймворка Create ML для обучения моделей без написания сложного кода.
  • Интеграция готовых моделей через Core ML в приложения iOS и macOS.
  • Работа с табличными данными с помощью TabularData (встроенный фреймворк Apple).
  • Визуализация данных с использованием Swift Charts и сторонних библиотек (Charts, SwiftPlot).
  • Обработка естественного языка (NLP) на Swift с NaturalLanguage framework.
  • Численные вычисления и линейная алгебра с Accelerate и Surge.
  • Сбор данных: парсинг JSON, CSV, работа с API и базами данных (CoreData, Realm).
  • Построение end-to-end пайплайнов: от загрузки данных до развертывания модели в продакшн.

Для кого эта книга:

  • iOS/macOS разработчики, желающие добавить Data Science в свой стек навыков.
  • Data scientists, которые хотят попробовать альтернативу Python и создавать нативные ML-приложения.
  • Студенты и преподаватели курсов по машинному обучению и анализу данных.
  • Технические менеджеры и архитекторы, оценивающие Swift как инструмент для аналитических проектов.

Книга содержит множество примеров кода, готовых к использованию в Xcode Playgrounds и реальных проектах. Вы научитесь не только анализировать данные, но и встраивать модели машинного обучения прямо в приложения для iPhone, iPad и Mac, используя преимущества аппаратного ускорения Metal и Neural Engine.

Откройте для себя Swift как платформу для Data Science — быструю, безопасную и идеально интегрированную с экосистемой Apple.

Рекомендаций