Kotlin 数据科学：数据分析与机器学习

《Kotlin 数据科学》一书是一本面向开发者和分析师的实用指南，旨在帮助读者掌握使用 Kotlin 语言处理数据的现代方法。与传统的以 Python 或 R 为主的教材不同，本书填补了 Kotlin 在数据科学领域文档的空白，提供了现成的解决方案和经过验证的方法。

本书适合哪些读者？

• 正在转向数据分析领域的 Java/Kotlin 开发者
• 希望尝试具有更强类型检查的 Python 替代方案的数据科学家
• 学习现代编程语言的理工科学生
• 从事大数据和 JVM 生态系统工作的工程师

您将从本书中学到什么：

• DataFrame 库（Kotlin DataFrame、Krangl）的基础操作及其与 pandas 的区别
• 如何使用 Kotlin 进行数据预处理、清洗和转换
• 使用 Lets-Plot 及其他 Kotlin 兼容库进行数据可视化
• 使用 Smile、DL4J 构建机器学习模型，以及与 TensorFlow 的集成
• 大数据处理：Apache Spark 与 Kotlin 在分布式计算中的应用
• 将 Kotlin 代码与 Jupyter Notebook 和 Zeppelin 集成，实现交互式分析
• 性能优化及数据任务中的多线程处理

每一章都包含使用真实数据集的实践示例，从简单的统计测试到构建自己的机器学习管道。本书遵循“由浅入深”的原则：从基本的 CSV 文件操作开始，逐步过渡到利用 Kotlin 静态类型和 null-safety 优势构建神经网络。

本书特别关注性能：您将了解 Kotlin 在典型数据任务中如何比 Python 更快，以及如何利用其优势（协程、内联函数、优化集合）来加速数据处理。附录中提供了语法速查表以及 Kotlin 与 Python 等效结构的对比。

本书既适合数据科学新手，也适合寻求替代工具的经验丰富的专业人士。它不仅教您如何使用现成的库，还帮助您理解 JVM 层面数据分析的工作原理，从而能够为生产环境创建高效且可靠的解决方案。