Chào mừng độc giả đến với Cafedev, nơi chúng tôi chia sẻ kiến thức và thông tin mới nhất về lĩnh vực công nghệ. Hôm nay, chúng tôi muốn giới thiệu đến bạn một chủ đề hấp dẫn: “=Kotlin với Data Science. Trải qua những bài viết và chia sẻ tại Cafedev, bạn sẽ khám phá sức mạnh của Kotlin trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Từ xây dựng đường ống dữ liệu đến triển khai mô hình học máy, Kotlin không chỉ là một ngôn ngữ lập trình, mà còn là công cụ mạnh mẽ đồng hành cùng cộng đồng khoa học dữ liệu. Hãy cùng chúng tôi khám phá thêm về Kotlin tại Cafedev!
Từ việc xây dựng đường ống dữ liệu đến triển khai các mô hình học máy, Kotlin có thể là lựa chọn tuyệt vời cho việc làm việc với dữ liệu:
- Kotlin ngắn gọn, dễ đọc và dễ học.
- Kiểu tĩnh và an toàn null giúp tạo ra mã nguồn đáng tin cậy, dễ bảo trì và dễ sửa lỗi.
- Là một ngôn ngữ chạy trên JVM, Kotlin mang lại hiệu suất tuyệt vời và khả năng tận dụng toàn bộ hệ sinh thái các thư viện Java đã được kiểm chứng và đáng tin cậy.
Nội dung chính
1. Các trình soạn thảo dễ tương tác
Các sổ ghi chú như Jupyter Notebook, Datalore, và Apache Zeppelin cung cấp các công cụ thuận tiện cho việc trực quan hóa dữ liệu và nghiên cứu khám phá. Kotlin tích hợp với những công cụ này để giúp bạn khám phá dữ liệu, chia sẻ các phát hiện với đồng nghiệp hoặc xây dựng kỹ năng khoa học dữ liệu và học máy của bạn.
1.1 Kotlin Notebook
Kotlin Notebook là một plugin cho IntelliJ IDEA cho phép bạn tạo sổ ghi chú bằng Kotlin. Nó sử dụng kernel Kotlin để thực thi các ô và tận dụng sự hỗ trợ mạnh mẽ từ IDE Kotlin để cung cấp thông tin mã nguồn thời gian thực. Đây hiện là phương pháp được ưa chuộng để làm việc với sổ ghi chú Kotlin. Hãy kiểm tra bài blog của họ về nó.
1.2 Jupyter Kotlin kernel
Jupyter Notebook là một ứng dụng web mã nguồn mở cho phép bạn tạo và chia sẻ tài liệu (còn được gọi là “sổ ghi chú”) có thể chứa mã nguồn, trực quan và văn bản Markdown. Kotlin-jupyter là một dự án mã nguồn mở mang lại sự hỗ trợ Kotlin cho Jupyter Notebook.
Xem trên thư viện GitHub của kernel Kotlin để biết hướng dẫn cài đặt, tài liệu và ví dụ.
1.3 Sổ ghi chú Kotlin trong Datalore
Với Datalore, bạn có thể sử dụng Kotlin trực tiếp trong trình duyệt mà không cần cài đặt. Bạn cũng có thể cộng tác trên sổ ghi chú Kotlin theo thời gian thực, nhận sự hỗ trợ thông minh khi viết mã và chia sẻ kết quả dưới dạng báo cáo tương tác hoặc tĩnh. Hãy xem một báo cáo mẫu sau.
Đăng ký và sử dụng Kotlin với tài khoản Datalore Community miễn phí.
1.4 Trình thông dịch Kotlin Zeppelin
Apache Zeppelin là một giải pháp phổ biến trên web cho phân tích dữ liệu tương tác. Nó cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho hệ thống tính toán đám mây Apache Spark, đặc biệt hữu ích cho kỹ sư dữ liệu. Bắt đầu từ phiên bản 0.9.0, Apache Zeppelin đi kèm với trình thông dịch Kotlin tích hợp.
2. Thư viện
Hệ sinh thái thư viện cho các công việc liên quan đến dữ liệu được cộng đồng Kotlin tạo ra đang mở rộng nhanh chóng. Dưới đây là một số thư viện mà bạn có thể thấy hữu ích:
2.1 Thư viện Kotlin
- Multik: mảng đa chiều trong Kotlin. Thư viện cung cấp API Kotlin-tính cách mạng, an toàn với loại và kích thước cho các phép toán toán học trên mảng đa chiều. Multik cung cấp các công cụ tính toán trên JVM và native có thể thay thế, và kết hợp cả hai để đạt hiệu suất tối ưu.
- KotlinDL là một API Deep Learning cấp cao được viết bằng Kotlin và được lấy cảm hứng từ Keras. Nó cung cấp API đơn giản cho việc huấn luyện mô hình deep learning từ đầu, nhập mô hình Keras hiện tại cho suy luận và tận dụng transfer learning để điều chỉnh các mô hình trước đó được huấn luyện cho các nhiệm vụ của bạn.
- Kotlin DataFrame là một thư viện cho xử lý dữ liệu có cấu trúc. Nó nhằm hòa hợp kiểu dữ liệu tĩnh của Kotlin với tính động của dữ liệu bằng cách sử dụng cả sức mạnh của ngôn ngữ Kotlin và những cơ hội được cung cấp bởi việc thực thi mã tạm thời trong các sổ ghi chú Jupyter và REPL.
- Kotlin for Apache Spark thêm một lớp tương thích giữa Kotlin và Apache Spark. Nó cho phép nhà phát triển Kotlin sử dụng các tính năng ngôn ngữ quen thuộc như các lớp dữ liệu và biểu thức lambda như các biểu thức đơn giản trong dấu ngoặc nhọn hoặc tham chiếu phương thức.
- kmath là một thư viện thử nghiệm ban đầu được tạo cảm hứng từ NumPy nhưng phát triển thành các trừu tượng linh hoạt hơn. Nó thực hiện các phép toán toán học kết hợp trong các cấu trúc đại số trên các loại Kotlin, định nghĩa API cho cấu trúc tuyến tính, biểu thức, biểu đồ, các phép toán streaming, cung cấp các bao bọc có thể trao đổi qua các thư viện Java và Kotlin hiện tại bao gồm ND4J, Commons Math, Multik, và các thư viện khác.
- krangl là một thư viện được tạo cảm hứng từ dplyr của R và pandas của Python. Thư viện này cung cấp chức năng cho việc xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng API theo kiểu hàm; nó cũng bao gồm các chức năng để lọc, biến đổi, tổng hợp và định hình lại dữ liệu bảng.
- lets-plot là một thư viện vẽ đồ thị cho dữ liệu thống kê được viết bằng Kotlin. Lets-Plot là đa nền tảng và có thể được sử dụng không chỉ với JVM mà còn với JS và Python.
- kravis là một thư viện khác cho việc hiển thị dữ liệu bảng được tạo cảm hứng từ ggplot của R.
- londogard-nlp-toolkit là một thư viện cung cấp các tiện ích khi làm việc với xử lý ngôn ngữ tự nhiên như nhúng từ/chữ, tần suất từ, từ dừng, tách từ và nhiều hơn nữa.
2.2 Thư viện Java
Vì Kotlin hỗ trợ tích hợp cấp đầu với Java, bạn cũng có thể sử dụng các thư viện Java cho khoa học dữ liệu trong mã nguồn Kotlin của bạn. Dưới đây là một số ví dụ về các thư viện như vậy:
- DeepLearning4J – một thư viện Deep Learning cho Java
- ND4J – một thư viện toán ma trận hiệu quả cho JVM
- Dex – một công cụ trực quan hóa dữ liệu dựa trên Java
- Smile – một hệ thống máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đại số tuyến tính, đồ thị, nội suy và hệ thống trực quan hóa toàn diện. Ngoài API Java, Smile cũng cung cấp một API Kotlin theo kiểu hàm cùng với API Scala và Clojure.* Smile-NLP-kt – một bản viết lại Kotlin của các ẩn số Scala cho phần xử lý ngôn ngữ tự nhiên của Smile theo định dạng của các hàm mở rộng và giao diện.
- Apache Commons Math – một thư viện toán, thống kê và máy học tổng quát cho Java
- NM Dev – một thư viện toán học Java bao gồm toàn bộ toán học cổ điển.
- OptaPlanner – một tiện ích giải quyết vấn đề tối ưu hóa kế hoạch
- Charts – một thư viện JavaFX vẽ biểu đồ khoa học đang được phát triển
- Apache OpenNLP – một toolkit dựa trên học máy để xử lý văn bản ngôn ngữ tự nhiên
- CoreNLP – một toolkit xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Apache Mahout – một framework phân tán cho hồi quy, phân cụm và gợi ý
- Weka – một bộ thuật toán học máy cho các nhiệm vụ khai thác dữ liệu
- Tablesaw – một dataframe Java. Nó bao gồm một thư viện trực quan hóa dựa trên Plot.ly
Nếu danh sách này không đáp ứng nhu cầu của bạn, bạn có thể tìm thêm các lựa chọn trong
Kotlin Machine Learning Demos trên kho GitHub của Thomas Nield với các mẫu từ Thomas Nield.
-> Kho tài liệu Free học Kotlin từ A->Z
Cảm ơn bạn đã dành thời gian đọc về “Kotlin với Data Science” trên Cafedev. Chúng tôi hy vọng rằng thông tin và kiến thức bạn đạt được sẽ là nguồn động viên mạnh mẽ cho hành trình của bạn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Nếu bạn muốn tiếp tục theo dõi những bài viết mới nhất và cập nhật tại Cafedev, hãy đảm bảo theo dõi chúng tôi. Cafedev luôn sẵn lòng chia sẻ và hỗ trợ cộng đồng, và chúng tôi mong rằng bạn sẽ tiếp tục đồng hành cùng chúng tôi trên hành trình của mình. Hãy khám phá thêm và đón đọc những nội dung mới tại Cafedev!“
Các nguồn kiến thức MIỄN PHÍ VÔ GIÁ từ cafedev tại đây
Nếu bạn thấy hay và hữu ích, bạn có thể tham gia các kênh sau của Cafedev để nhận được nhiều hơn nữa:
Chào thân ái và quyết thắng!
